TEHISINTELEKT JA REGULATSIOON: USA JA EUROOPA LIIDU REGULATSIOONI VÕRDLLEV JUHTUMIANALÜÜS PDF Free Download

Name: TEHISINTELEKT JA REGULATSIOON: USA JA EUROOPA LIIDU REGULATSIOONI VÕRDLLEV JUHTUMIANALÜÜS PDF
Author: j_bates

1 / 55

0 views•55 pages

TEHISINTELEKT JA REGULATSIOON: USA JA EUROOPA LIIDU REGULATSIOONI VÕRDLLEV JUHTUMIANALÜÜS PDF Free Download

TEHISINTELEKT JA REGULATSIOON: USA JA EUROOPA LIIDU REGULATSIOONI VÕRDLLEV JUHTUMIANALÜÜS PDF free Download. Think more deeply and widely.

TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL

Majandusteaduskond

Hans Christian Ende

TEHISINTELLEKT JA REGULATSIOON: USA JA EUROOPA LIIDU

REGULATSIOONI VÕRDLEV JUHTUMIANALÜÜS

Magistritöö

Õppekava avaliku sektori juhtimine ja innovatsioon

Juhendaja: Dr. Erkki Karo

Tallinn 2025

Deklareerin, et olen koostanud lõputöö iseseisvalt ja

olen viidanud kõikidele selle koostamisel kasutatud

teiste autorite töödele, olulistele seisukohtadele ja andmetele,

ning ei ole esitanud sama tööd varasemalt ainepunktide saamiseks.

Töö pikkuseks on 10032 sõna sissejuhatusest kuni kokkuvõtte lõpuni.

Hans Christian Ende (allkirjastatud digitaalselt) 22.05.2025

LÜHIKOKKUVÕTE

Magistritöö käsitleb tehisintellekti (TI) regulatsiooni USA-s ja Euroopa Liidus, keskendudes

nende lähenemisviiside võrdlusele. Töö eesmärk on analüüsida, kuidas erinevad regulatiivsed

raamistikud mõjutavad innovatsiooni, usaldust ja vastutustundlikku TI arendust. Uurimistöö

lähtub kolmest uurimisküsimusest: kuidas kujundada tasakaalustatud regulatsioone, kuidas vältida

innovatsiooni lämmatamist ja kuidas edendada interdistsiplinaarset koostööd regulatsioonide

kujundamisel.

Töö tugineb kolmest teooriast koosnevale teoreetilisele raamistikule: regulatiivse halduse teooria,

innovatsioonisüsteemide teooria ja kohanemisvõimelise osalusjuhtimise teooria. Meetodina

kasutatakse võrdlevat juhtumianalüüsi, keskendudes EL-i TI määrusele ja USA detsentraliseeritud

lähenemisele TI reguleerimisel.

Töö tulemusena selgub, et EL rakendab siduvat ja riskipõhist lähenemist, rõhudes põhiõiguste

kaitsele ja läbipaistvusele, samas kui USA keskendub paindlikule, sektoripõhisele ja innovatsiooni

soosivale juhtimisele. Töö järeldab, et tulemuslik TI regulatsioon peaks kombineerima mõlema

mudeli tugevused EL-i selgus ja USA paindlikkus ning põhinema koostööl, pideval kohandamisel

ja sidusrühmade kaasamisel.

Võtmesõnad: Tehisintellekt, Regulatsioon, Innovatsioon, Euroopa Liit, Ameerika Ühendriigid


 
SISUKORD   
LÜHIKOKKUVÕTE ...................................................................................................................... 3 
SISUKORD ..................................................................................................................................... 4 
SISSEJUHATUS ............................................................................................................................. 6 
1. Taust ja tähtsus ..................................................................................................................... 6 
2. Geopoliitiline kontekst ......................................................................................................... 7 
REGULATIIVSED LÄHENEMISED: USA JA EL................................................................... 9 
1. Tehisintellekti määratlemise keerukus ja selle mõju regulatsioonile ................................... 9 
2. EL-i TI määruse definitsioon .............................................................................................. 10 
3. USA TI defineerimine ........................................................................................................ 11 
4. USA ja EL-i definitsioonide võrdlus .................................................................................. 12 
METOODIKA ........................................................................................................................... 14 
TEOREETILINE RAAMISTIK ................................................................................................ 15 
1. Regulatiivse halduse teooria ............................................................................................... 15 
2. Innovatsioonisüsteemide teooria ........................................................................................ 17 
3. Kohanemisvõimelise osalusjuhtimise teooria vaatenurk .................................................... 19 
USA JA EL-I REGULATIIVSETE KESKKONDADE VÕRDLUS ....................................... 23 
1. Ajalooline ülevaade TI regulatsioonist ............................................................................... 23 
1.1. USA TI reguleerimise ajaloo lühiülevaade ................................................................. 23 
1.2. Euroopa Liidu TI regulatsiooni ajaloo lühiülevaade. .................................................. 24 
2. Kultuurilised regulatiivsed eripärad: EL-i ennatlikult vs USA ise reguleeriv lähenemine 25 
2.1. Peamised erisused ja sarnasused TI reguleerimises .................................................... 26 
VÕRDLEV JUHTUMIANALÜÜS: EL-I TI MÄÄRUS JA USA TI REGULATSIOON ....... 28 
1. EL-i TI määruse analüüs .................................................................................................... 28 
1.1. Riskiklassifikatsioon ja selle õiguslik siduvus ............................................................ 28 
1.2. Läbipaistvusnõuded ja selgitavatus ............................................................................. 29 
2.3. Üldotstarbeliste mudelite reguleerimine ...................................................................... 30 
2.4. Järelevalve ja jõustamismehhanismid ......................................................................... 30 
2.5. Mõju erinevatele sidusrühmadele ................................................................................ 30 
2.6. Kokkuvõte ................................................................................................................... 31 
2. USA TI regulatsiooni analüüs ............................................................................................ 32 
2.1. NIST AI Riskijuhtimise Raamistik.............................................................................. 33 


 
2.2. Sektori- ja agentuuripõhised juhised ........................................................................... 33 
3. Võrdlev analüüs ELi ja USA lähenemisest vastavalt võrdluskategooriatele ..................... 33 
3.1. Riskiklassifikatsioon .................................................................................................... 33 
3.2. Läbipaistvus ja selgitavatus ......................................................................................... 34 
3.3. Üldotstarbeline tehisintellekt ....................................................................................... 34 
3.4. Järelevalve ja jõustamine ............................................................................................. 35 
3.4. Järelevalvestruktuur ..................................................................................................... 35 
3.5. Mõju sidusrühmadele .................................................................................................. 35 
4. Kuidas edasi? Lähenemine või eemaldumine TI poliitikas? .......................................... 36 
TRANSATLANTILINE LÄHENEMINE TEHISINTELLEKTI VALITSEMISELE ............. 38 
1. Institutsiooniline ülesehitus ja kohandus ............................................................................ 39 
2. Transatlantiline kooskõlastamine ....................................................................................... 39 
3. Ideaalse maailma hübriidstsenaarium: EL ja USA parimate praktikate ühendamine ........ 40 
KOKKUVÕTE .............................................................................................................................. 42 
SUMMARY .................................................................................................................................. 44 
KASUTATUD ALLIKATE LOETELU ....................................................................................... 46 
 
   

SISSEJUHATUS

1.1. Taust ja tähtsus

Tehnoloogiast on saanud vaieldamatu osa inimeste igapäeva elust ning iga suurem tehniline

muudatus kajab mitmel tasandil, nii majanduslikul, poliitilisel, usulisel kui ka kultuurilisel tasandil

(Feenberg 1999). Pidev, üha kiirenev tehnoloogia areng on meie elu mõjutanud juba alatest

esimete kivist tööriistade leiutamisest kuni tänapäeva uuemate tehnoloogia lahendusteni,

sealhulgas tehisintellekti (TI) loomiseni. TI puhul on tegemist aga valdkonnaga, mis ei ole

kaugeltki uus ning pakuti eraldi uurimisvaldkonnana välja McCarthy, Minsky, Newelli, and

Simoni poolt juba 1955. aastal uurimisprojekti ettepanekus (McCarthy et al., 1955). Sellest hetkest

on TI uurimisvaldkonnana järjepidavalt ja üha kiiremini arenenud. Üheks enam tuntumaks TI

lahenduseks oli novembris 2022 lansseeritud ChatGPT TI suure keelemudeli (LLM) (OpenAI,

2022), mis tõi enneolematut tähelepanu TI-le ning markeeris potentsiaalse mõjule pea igas

valdkonnas – alates tööstusest ja teadusuuringutest kuni igapäevaelu teenuste ja tarbimiseni.

Suurte keelemudelite plahvatuslik esile tulek ja kasv koos võimalustega erinevate protsesside

tõhustamiseks, pakkudes samal ajal potentsiaali kasvatada majandust ja tõhustada teenuste

kättesaadavust. Selle kõrval aga räägitakse ka eetilistest ja sotsiaalsetest riskidest, nagu ebavõrduse

ja digilõhe suurendamine, tööjõu kõrvalejätmine, TI kasutamine sotsiaalse kontrolli ja jälgimise

eesmärgil (Hagerty & Rubinov 2019), mis võivad realiseeruda kas vigade puhul või tehnoloogia

pahatahtlikul kasutusel. TI-l on potentsiaal radikaalselt muuta ühiskonna toimimist, kuid samal

ajal on seoses TI rakendamisega tõstatanud mitmeid murekohti, mis on seotud inimõiguste,

isikuandmete kaitse, eetika, turvalisuse ja töökohtade kadumisega. Sellest tulenevalt tehisintellekti

reguleerimine saanud üha olulisemaks osaks poliitiliste, majanduslikke ja õiguslike arutelude

kontekstis. Nende arutelude keskmes on põhiküsimuseks kuidas erinevad regulatiivsed

raamistikud võiksid võimaldada TI innovatiivset arendamist, tagades välja töötatud lahenduste

globaalne konkurentsivõime ning sotsiaalsed kasud.

1.2. Geopoliitiline kontekst

TI arendamisest ja regulatsioonist on saanud osa üldisemast geopoliitilisest dünaamikast, kus

erinevad riigid ja organisatsioonid on pidamas võidujooksu TI juhtrolli võtmiseks. Tegemist pole

ainult tehnoloogilise võidujooksuga, vaid kujutab endast ka võidujooksu normatiivse mõju osas –

s.h. TI süsteemide arendamise jaoks vajalike reeglite, standardite ja eetiliste parameetrite välja

töötamisel. Euroopa Liit (EL) ja Ameerika Ühendriigid (USA) on omamoodi juhtivjõud globaalses

tehisintellekti poliitikas ja õiguses. Vastavalt on EL juhitval positsioonil normatiivse mõjuvõimu

vaatest, proovides edendada EL-i väärtusi läbi regulatiivsete meetmete ning USA läbi oma

tugevate ettevõtete nagu Google, Microsoft ja OpenAI j.t. innovatiivsete TI lahenduste osas.

Suuremad poliitikute ja reguleerijate püüdlused TI halduse osas said alguse 2016. aastal, kui USA

president Barack Obama administratsioon tuli välja TI tuleviku raportiga (The White House,

2016). EL aga alustas TI teemaatikaga tegelemist 2018. aastal, kui loodi TI ekspertide grupp, kes

hakkasid välja töötama AI eetika juhiseid (Euroopa Komisjon, 2018). EL püüdlused TI

reguleerimisega olid 2024 juuniks jõudnud haripunkti, kui EL avaldas ELi TI määruse (EU AI

Act), mille puhul oli tegemist esimese laiapõhise TI regulatsiooniga (Euroopa Parlament, 2023).

Kuigi nii USA ja EL on pühendunud tehnoloogia kasu maksimeerimisele, erinevad nende

regulatiivsed lähenemised märkimisväärselt.

Euroopa Liit on lähenenud tihedalt reguleeritud, riskipõhise raamistikuga, mis keskendub tihedale

järelevalvele ja kõrgete standardite kehtestamisele tehisintellekti arendamiseks ja kasutamiseks.

Euroopa eesmärgiks on tagada, et tehisintellekt areneks eetiliselt, ohutult ja kooskõlas

põhiõigustega (Euroopa Komisjon, 2019). USA on lähenemine tihti detsentraliseeritud ja

sektoripõhine, kus regulatsioonid on rohkem suunatud konkreetsetele valdkondadele. USA

detsentraliseeritud ja killustunud (fragmented) lähenemine ajalooliselt on keskendunud rohkem

innovatsiooni edendamisele ning turu paindlikkusele (Al-Maamari, 2025), samas kui EL panustab

tugevasti regulatiivsete piirangute kaudu inimõiguste kaitsele ja turvalisusele. EL-i ja USA

lähenemise võrdlemise kasuks räägib ka tõsiasi, et mõlemad on püüdlemas globaalses TI

võidujooksus endale haarata liidripositsiooni. USA puhul on konkreetseteks näideteks President

Donald Trumpi täitevkorraldus, mille eesmärgiks on USA AI tehnoloogia globaalse liidri

positsiooni hoida ja parandada (The White House, 2025) ning püüdlused kontrollida TI

tehnoloogiate levikud maailmas läbi regulatsioonide nagu tehisintellekti levitamise raamistik

(Framework for AI Diffusion (15.01.2025/4544), mille eesmärgiks on TI-d võimaldavate

tehnoloogiate, s.h. kiipide ja pooljuhtide, ekspordi piiramise.

Käesoleva magistritöö eesmärk on uurida tehisintellekti regulatsioonide mõjusid nii USA- s kui

ka EL-is. Analüüsides vastandlikke lähenemisviise alates paindlikumast ja riskipõhisest

strateegiast USA-s kuni ulatuslike ja eelnevate regulatiivsete raamistikeni EL-is, keskendudes

eelkõige EL-i TI määrusele, kuid peatudes lühidalt ka teistel EL regulatsioonidel. Magistritöö

peamiseks eesmärgiks on mõista kuidas USA ja EL-i regulatiivsed keskkonnad mõjutavad

innovatsiooni, usaldust ja vastutustundlike tehisintellekti süsteemide arendamist ning pakkuda

välja poliitikasoovitusi võimalikeks jätkusammudeks TI tehnoloogiate reguleerimise osas, mis

võimaldaksid tagada innovatsiooni. Magistritöö käigus kasutatakse kvalitatiivseid

uurimismeetodeid nagu EL ja USA TI poliitika, regulatsioonide ja muude asjakohaste allikate

põhjal dokumendianalüüs ning viia läbi juhtumianalüüs, kus võrreldakse EL-i TI Määruse ja USA

printsiipidel põhineval TI regulatsiooni, eesmärgiga vastata peamisetel uurimisküsimusele, mis on

loetletud allpool:

• Uurimisküsimus 1 (UK1): Kuidas saab regulatiivseid raamistikke kujundada nii, et see

tasakaalustaks tehisintellekti innovatsiooni edendamist, tagades samas vastutustundliku

arengu?

• Uurimisküsimus 2 (UK2): Millised on peamised väljakutsed tehisintellekti reguleerimisel,

et vältida innovatsiooni lämmatamist, ja kuidas neid probleeme tõhusalt lahendada?

• Uurimisküsimus 3 (UK3): Kuidas saavad poliitikakujundajad võimendada

interdistsiplinaarset koostööd, et luua nüansirikkaid tehisintellekti regulatsioone, mis

võtavad arvesse erinevaid vaatenurki ja tööstuse vajadusi?

2. REGULATIIVSED LÄHENEMISED: USA JA EL

2.1. Tehisintellekti määratlemise keerukus ja selle mõju regulatsioonile

TI on teadus- ja arendusvaldkonnana eksisteerinud juba ligi 70 aasta, kuid vaatamata sellele pole

siiani saavutatud üksmeelt TI kui mõiste täpse määratluse osas. Üheks peamiseks raskuseks on

asjaolu, et „intelligentsuse“ kui definitsiooni mõistmine on endiselt vaieldav ja keeruline (Scherer,

2016). TI definitsioonid sõltuvad sageli ekspertide intuitsioonist selle osas, mida peetakse heaks

või sobivaks seletuseks (Miller, 2019). Sellele vaatamata on TI mõiste defineerimine õigusloome

seisukohalt äärmiselt oluline, kuna see määrab millistele TI tehnoloogiatele, süsteemidele ja

rakendustele konkreetsed regulatsioonid laienevad. TI defineerimine regulatiivses kontekstis peab

leidma tasakaalu kahe olulise põhimõtte – täpsuse ja paindlikkuse vahel. Liialt üldine või

laialivalguv määratlus võib tuua kaasa olukorra, kus regulatsioon hõlmab ka süsteeme, mis ei

kuulu sisuliselt TI alla, mis omakorda võib põhjustada ebaproportsionaalseid kohustusi

arendajatele ja järelevalve asutustele; teisalt aga liiga kitsas definitsioon võib jätta reguleerimata

uued ja potentsiaalselt riskantsed tehnoloogiad, mis ei vasta olemasolevale kitsale raamile

(Martinez, 2018).

TI defineerimise probleemi juur peitub selles, et TI ei ole ühetaoline tehnoloogia. TI-d

defineeritakse kui üldist mõistet, mis katab laia arvutustehnikate ja võimekuste spektrit, mis võivad

varieeruda reeglitel põhinevatest ekspert süsteemidest ja loogiliste mõtlemise programmidest kuni

masinaõppe algoritmideni, mis õppivad andmetest – igaüks neist võib kvalifitseerida TI

definitsiooni alla, mistõttu TI termin on sõltuvalt tehnoloogia arengust väga ebamäärane

(Ruschemeier, 2023). TI ei ole ühetaoline tehnoloogia, vaid seda defineeritakse vastavalt

tehnikatele, mille põhjal TI tehnoloogia on välja töötud, mis erinevatel ajaperioodidel võivad

hõlmata teoreemide tõestamist, heuristilist otsingut, mängude mängimist, ekspertsüsteeme,

närvivõrke, Bayesi võrgustikke, andmekaevet ning hiljuti ka süvaõpet (Wang, 2019). Antud

mitmekesisus muudab ühtse ja kõikehõlmava definitsiooni loomise keeruliseks.

TI defineerimisele on andnud oma panuse mitmed teadlased. Alan Turingu kuulus „Immitatsiooni

mäng“ andis aluse aruteludeks masinate võimekuste võimaustele imiteerida inimkäitumist, kuid ei

esitanud otsest definitsiooni TI-le. McCarthy, keda peetakse TI definitsiooni ja uurimisvaldkonna

loojaks, kirjeldas TI-d kui masinat, mis käitub viisil, mida inimene peab intelligentseks (McCarthy

et al. 1955). Teiseks klassikaliseks TI definitsiooniks on masinad, kes käituvad nagu inimesed,

mõtlevad nagu inimesed, on ratsionaalse mõtlemisega nagu inimesed või ratsionaalse käitumisega,

nagu inimesed (Russel & Norvig, 2003). Hilisematest definitsioonidest on pakutud ka, et TI võiks

definitsioonilt tähendada inimese mõtlemise simuleerimist (Luckin, 2018). Teoreetilisest vaatest

on need definitsioonid väga väärtuslikud, kuid regulatiivsete raamistike loomiseks võivad need

osutuda liialt laiahaardelisteks.

Lisaks erinevatele akadeemilistele käsitlustele on TI defineerimise üle arutlenud ka erinevad

rahvusvahelised organisatsioonid. Näiteks kirjeldab OECD (Majanduskoostöö ja arengu

organisatsioon) TI-d kui masinapõhist süsteemi, mis suudab teatud eesmärkide saavutamiseks teha

ennustusi, soovitusi või otsuseid, mis mõjutavad päris või virtuaalseid keskkondi ning mis on

disainitud töötama erinevate autonoomsuse tasemetega (OECD, 2019). IEEE (Elektri- ja

Elektroonikainseneride instituut) lisab oma määratluses aga rõhuasetuse autonoomsele

otsustamisele ja keskkonna kohanemisele (IEEE, 2024). Suurettevõtted nagu Google ja OpenAI

rõhuvad oma definitsioonides TI süsteemide võimekusele teha otsuseid, mis matkivad või ületavad

inimeste kognitiivseid võimeid (Google, 2024; OpenAI, 2024).

2.2. EL-i TI määruse definitsioon

EL-i TI määrus pakub välja esimese formaalse juriidilise TI definitsiooni, mis on arenenud läbi

legislatiivse protsessi. Euroopa Parlamendi ja Nõukogu TI määruse ettepaneku artikkel 3 (1)

kohaselt on „tehisintellektisüsteem – tarkvara, mille arendamiseks on kasutatud üht või mitut I

lisas loetletud tehnoloogiat või lähenemisviisi ja mis võib teatavate inimese kindlaks määratud

eesmärkide jaoks luua väljundeid, näiteks sisu, prognoose, soovitusi või otsuseid, mis mõjutavad

keskkondi, millega nad suhtlevad.“ See definitsioon võttis tehnika põhise lähenemise, kus lisa 1

nimetab TI tehnikad nagu masinõpe (ja süvaõpe), loogika, teadmiste põhise lähenemise ning

statistilised meetodid, millele viidates on soovitud luua tuleviku kindel TI defineerimise skoop,

mis katab kõik võimalikud TI süsteemid (Spies, 2023). Peter J. Schildkraut sõnul on kriitikud aga

arutlenud, et selline tehnika põhine lähenemine on liiga lai ja võib mõjutada ka ettevõtete poolt

kasutatavaid äriprotsesse, nagu statistilised j.t. protsessid, mida ei peeta TI osaks (Schildkraut et

al. 2023). Samas rõhusid Schildkraut ja Spies, et liiga kitsa definitsiooni puhul on oht, et

regulatsiooni skoobist võivad jääda välja uued TI välja töötamisel olevad lahendused (Shildkraut

et al., 2023; Spies, 2023). Kriitikale vastamiseks võttis 2023. aastal Euroopa Parlament vastu

parandusettepanekud kus võeti arvesse sisendit OECD 2019 aasta TI definitsioonist (OECD 2019),

mille põhjal lisati erinevate tasemetega autonoomia dimensioon ning spetsiifiliste tehnikate

nimekiri. Pärast triloogide läbimist võeti vastu Euroopa Parlamendi ja Nõukogu määrus (EL)

2024/1689, mille artikkel 3 defineerib TI süsteemi „kui masinpõhine süsteem, mis on

projekteeritud töötama erineval autonoomsuse tasemel ning mis võib pärast juurutamist olla

kohanemisvõimeline ja mis saadud sisendist otseste või kaudsete eesmärkide saavutamiseks

järeldab, kuidas genereerida väljundeid, näiteks prognoose, sisu, soovitusi või otsuseid, mis

võivad mõjutada füüsilist või virtuaalset keskkonda.“ Erisused esialgse ja viimase definitsiooni

vahel illustreerivad selget liikumist tehnika põhisest lähenemisest tehnoloogia neutraalse ja

funktsionaalse definitsiooni poole, mis võimaldab laiemalt katta TI süsteeme.

2.3. USA TI defineerimine

Vastupidiselt EL-ile pole USA (2025 aasta mai seisuga) jõustanud ühte laipindset TI seadust, kus

oleks määratletud formaalne TI definitsioon, kuid sellele on viidatud erinevates USA poliitika

dokumentides ja ettepanekutes, mis on pakkunud võimalike TI definitsioone ning on andnud

ülevaate USA regulatiivsest lähenemisviisist. Näiteks 2023 oktoobris President Bideni poolt

allkirjastatud täitevkorralduses (Exec. Order No. 14110, 2023) on TI defineeritud kui

„masinapõhine süsteem, mis võib vastavalt inimeste poolt defineeritud eesmärkidele teha

ennustusi, soovitusi, või soovitusi, mis mõjutavad päris või virtuaalset keskkonda“ ning täpsustab,

et „(A) TI süsteemid kasutavad masina- ja inimpõhiseid sisendeid, et tajuda reaalset ja virtuaalset

keskkonda; (B) abstraheerivad neid tajusid automatiseeritud analüüsi abil mudeliteks; ja (C)

kasutavad neid järeldusi teabe- või tegutsemisvõimaluste sõnastamiseks.“ Antud definitsiooni

puhul on selgelt näha sarnasusi OECD ja EL-i poolt välja pakutud definitsioonidega, rõhudes TI

süsteemide funktsionaalsusele on fookus protsessi kirjelduse põhine, fokuseerides tajule (A),

modelleerimisele (B) ning järeldamisele (C). Selleks, et näidata USA täidesaatva- ja seadusandliku

võimu määruste vahelist kooskõla, on sama keelekasutus sätestatud ka USA seaduses (15 U.S.C.

§9401(3)). Oluline on siinkohal markeerida, et ajalooliselt on USA lähenemine olnud laia

rakendatavuse suunas, mida illustreerib Tehisintellekti õiguste deklaratsiooni plaan (The White

House 2022). Tegemist on poliitika suuniste dokumendiga, mis defineerib TI-d kui

automatiseeritud süsteemi millel on potentsiaalselt oluline mõju Ameerika avalikkuse õigustele,

võimalustele, ja ligipääsule kriitilistele ressurssidele või teenustele. Automatiseeritud süsteemide

definitsiooni kasutamisega on proovitud kaasata kõiki süsteeme, millel võib olla potentsiaalselt

mõju kodanikele. Fookus mõju aga võib näidata, et USA poliitikakujundajad on keskendumas

rohkem TI süsteemide kasutamise mõjudele, kui TI tehnilise definitsiooni välja pakkumisele.

Selline lähenemine aga tekitab ebaselgust selle osas, millised süsteemid on plaani all kaasatud.

Olulist rolli mängivad ka USA föderaalsed agentuurid ja osariigid, kes on pakkumas enda

definitsioone spetsiifilistest kontekstides. N.t. NIST (Riiklik Standardite ja Tehnoloogiate

Instituut) oma TI Riskihindamise Raamistikus (AI RMF 1.0) defineerinud TI süsteemid kui

„Konstrueeritud või masinapõhine süsteem, mis suudab eesmärkide täitmiseks genereerida

väljundeid, näiteks ennustusi, soovitusi või otsuseid, mis mõjutavad reaalset või virtuaalset

keskkonda. Tehisintellekti süsteemid on loodud töötama erineva autonoomia tasemega“ (NIST,

2023). Antud definitsioon on tuletatud OECD definitsioonist ning rõhub veelkord TI

kontseptsioonile kui autonoomsetele, eesmärkidele suunatud süsteemidele, mis mõjutavad

keskkondi. Lisaks on paar USA osariigi tasemel seadust, nagu näiteks California automatiseeritud

otsustustööriistade seaduseelnõus defineeriti tehisintellekt algselt kui „masinõppesüsteem“ ja

seejärel masinõpe tehisintellekti alamkategooriana. Tegemist oli segadust tekitav

lähenemisviisiga, mida hiljem muudeti, et see oleks paremini kooskõlas OECD sõnastusega

(Gulley & Hilliard, 2024).

2.4. USA ja EL-i definitsioonide võrdlus

Võrreldes USA ja EL-i TI definitsioone on võimalik märgata nii sarnasusi, kui ka erinevuseid.

Mõlemad lähenemised viitavad üha enam OECD definitsioonile alusena, mis aitab edendada

rahvusvahelist järjepidevust (Padín, 2024). Ühisteks elementideks on, et mõlema definitsiooni

puhul on TI süsteemid masina põhised (s.t. ilma naturaalse intelligentsita), töötavad mingi tasemini

autonoomselt, ning on disainitud genereerima ennustusi, soovitusi või otsuseid, mis mõjutavad

reaalset või virtuaalset keskkonda (ibid). Selline lähenemine on tahtlik ja kasulik, kuna

baastasemel sarnaste TI definitsioonide puhul on võimalik edendada koostööd, ning vältida

ebakõlasid riikide üleste ettevõtete kohustuste osas. Liaks aitab definitsioonide ja rahvusvaheliste

standardite koherentsus kaasa globaalsele TI haldusele (Renda & Engler, 2023, lk 4).

Samas on märgata erisusi definitsioonide nüansside osas. EL kasutab üldise terminina „AI

süsteeme“, samas kui USA defineerib täitevaktides nii üldist „TI“ kui ka sellega seotud termineid

nagu „TI mudel“ või „automatiseeritud süsteem.“ EL-i regulatsioonid keskenduvad tehisintellekti

süsteemidele kui konkreetselt reguleeritud süsteemidele, millele on määratletud konkreetsete

terminitega, nagu „üldotstarbelised TI süsteemid,“ kuid ei kasut TI-d kui eraldi määratletud

terminit. Lisaks ei kajastu EL-i poolt lisatud viide kohanemisvõimelisusele USA definitsioonis,

kuid viitab sellele kaudselt läbi TI võimele õppida või modelleerida (model) vastavalt saadud

sisendile. Viimase puhul võivad mõned staatilised TI süsteemid definitsiooni skoobist välja jääda.

Sarnased väiksed erinevused võivad aga mõjutada kas teatuid piiripealseid tehnoloogiaid võidakse

tõlgendada n.t. EL-is TI süsteemiks, kuid USA juristiksioonis mitte. Kokkuvõtvalt lähenevad nii

EL kui USA TI laia ja funktsionaalse definitsiooni vaatenurgast, koos mõningaste erisustega. Võib

oletada, mõlema lähenemisviisi puhul on jäetud TI definitsioon põhjusega laiaks, et anda tulevikus

rohkem võimalusi TI reguleerimiseks, mis ei oleks piiritletud kitsamate TI definitsioonide poolt.

3. METOODIKA

Magistritöö kasutab kvalitatiivset võrdlevat juhtumianalüüsi, mille abil võrreldakse EL-i (eelkõige

EL TI määrus) ja USA TI regulatsioonide raamistikke, s.h. uuritakse kuidas erinevad regulatiivsed

keskkonnad mõjutavad TI arengut, innovatsiooni ja vastutustundlikkust. Juhtumianalüüsi meetod

osutus valituks, kuna see võimaldab põhjalikult analüüsida mõlema regiooni regulatiivset

keskkonda ning konteksti. Nii EL-i kui ka USA puhul on tegemist kahe lääneriigiga, kelle TI

regulatsiooni lähenemistel on võimalik tuvastada sarnasusi ja erisusi.

Lõputöö hõlmab mõlema osapoole õiguslikke, institutsionaalseid ja poliitilisi struktuure. Eelkõige

on uuritud erinevaid juriidilisi dokumente (n.t. EL TI määrus ja USA täitevkorraldused),

akadeemilist kirjandust, ja poliitika dokumente (n.t. OECD). Analüüsi toetamiseks on rakendatud

kolme omavahel kattuvat teooriat ning koostatud maatriks, mille eesmärgiks on paremini

tõlgendada regulatiivseid strateegiaid, nende implikatsioone, ning paremini adresseerida

uurimisküsimusi. Teooriateks on regulatiivse halduse teooria, innovatsioonisüsteemide teooria, ja

kohanemisvõimelise osalemisjuhtimise teooriaid, mis on täpsemalt kirjeldatud neljandas peatükis.

EL ja USA regulatsiooni analüüs on struktureeritud viie võrdleva dimensiooni ümber:

riskiklassifikatsioon ja selle õiguslik siduvus, läbipaistvusnõuded ja selgitavatus, üldotstarbeliste

mudelite (n.t. LLM) reguleerimine, järelevalve ja jõustamismehhanismid, ja mõju erinevatele

sidusrühmadele.

Antud metodoloogia puuduseks aga on, et ei käsitleta kvantitatiivseid andmeid, mis võrdlevad TI

tehnoloogiate kasutusele võttu tööstuses enne ja peale EL ja USA regulatiivsete raamistike vastu

võtmist, mis võiks olla edasine uurimisobjekt.

4. TEOREETILINE RAAMISTIK

TI efektiivseks reguleerimiseks ja haldamiseks on vaja balansseerida innovatsiooni ja eetiline

vastutus. Antud alapeatüki eesmärgiks on tutvustada teoreetilist raamistikku, mis koosneb kolmest

olulisest teooriast: 1) regulatiivse halduse teooria, 2) innovatsioonisüsteemide teooria ja 3)

kohanemisvõimelise osalusjuhtimise teooria. Iga vaatenurk pakub ainulaadseid kontseptsioone ja

teadmisi: 1) regulatiivne juhtimine uurib, kuidas regulatsioonid ja institutsioonid suunavat

käitumist, 2) innovatsioonisüsteemide teooria keskendub võrgustikele ja interaktsioonidele, mis

soodustavad tehnoloogilist innovatsiooni, ning 3) kohanemisvõimeline osaluspõhine juhtimine

rõhub pandlikule ja koostööl põhinevale poliitikakujundamisele. Peatüki lõpus on välja pakutud

maatriks, mille eesmärgiks on kokku võtta kuidas iga teoreetiline vaatenurk käsitleb kolme

sissejuhatuses kirjeldatud uurimisküsimust.

4.1. Regulatiivse halduse teooria

Regulatiivse halduse teooria uurib regulatsiooni rolli valitsemises. Akadeemilises maastikus üheks

esimeseks regulatiivse halduse teooriaks oli regulatiivse riigi teooria, kus riigid delegeerivad üha

enam pädevusi sõltumatutele regulatiivsetele asutustel, mis keskenduvad turu reguleerimisele,

standardite kehtestamisele ja riskide juhtimisele (Majone, 1997). Levi-Faur laiendas seda teooriat

veelgi rõhudes, et riigid keskenduvad rohkem roolimisele ehk reeglite ja standardite loomisele,

ning erasektor sõudmisega ehk teenuse osutamise ja innovatsiooniga (Levi-Faur, 2005). 2011

aastal lisas Levi-Faur, et regulatiivses halduses on üha suurem roll spetsialiseeritud regulatiivsetel

agentuuridel ja erinevate osapooltega võrgustikel, mitte ainult valitud seadusandjate poolt (Levi-

Faur, 2011). Walter argumenteerib, et just koostööd soodustavad võrgustikud, kus valitsuste

autoriteet on segatud tööstuse ekspertiisiga, võimaldavad luua kohanemisvõimelisi dünaamilisi

seaduseid AI reguleerimiseks (Walter, 2024). Antud teooria põhiprintsiipide hulgas on

teaduspõhine lähenemine, riskihindamised ja sidusrühmade kaasamine AI poliitikasse (OECD,

2021). TI valitsemise kontekstis pakub see lähenemine raamistikku, mis tasakaalustab range

järelevalve paindlikkusega, et edendada vastutustundlikku arendust (Zaidan & Ibrahim, 2024).

Siinkohal on konkreetne seos esimese uurimisküsimusega (UK1), mille eesmärgiks on

innovatsiooni edendamine ja vastutustundliku regulatsiooni kujundamine. Regulatiivse

haldusteooria kohaselt peaksid regulaatorid vältima liialt ettekirjutavaid reegleid ning kasutama

paindlikke, tulemustele orienteeritud standardeid (Baldwin et al., 2012). Praktikas võib see

tähendada standardite loomist, mis arenevad paralleelselt TI-tehnoloogia arenguga (Calo, 2017).

TI puhul tähendab see raamistike loomist, mis julgustavad katsetamist, säilitades samas ohutuse

ja eetika standardid (Clark & Hadfield, 2019). Sealjuures on oluline tõenditel põhinev lähenemine

ning et poliitikad peaksid tuginema värskeimatele teadustulemustele ja tegelikele mõjudele

(OECD, 2021). Kohandades nõuded riskitasemele (n.t. rangemad reeglid kõrge riskiga TI jaoks,

leebemad madala riskiga puhul), on võimalik kaitsta avalikkust, seal juures liigselt koormamata

innovatiivsete lahenduste arendajaid (Taeihagh, 2021). Toetudes eelpool mainitud lähenemisele

on võimalik tagada regulatiivsete raamistike innovatsioonivõime, vastutustundlik areng ja

turvalisuse puhul tasakaal, juhul kui regulatsiooni puhul arvestatakse faktoritega, mis võimaldavad

paindlikke raamistikke, mille puhul arvestatakse TI riske tõendite põhiselt. Selline lähenemine

võimaldab arvesse võtta ka eetilisi küsimusi.

Oluliseks küsimuseks on aga ka kuidas tagada TI regulatsiooni puhul innovatsiooni võimekus ning

vältida innovatsiooni lämmatamist (UK2). Ohukohtadeks on regulatiivse halduses teooria puhul

palju väljakutseid, mis on põhjustaud TI kiire arengu, nagu tehnoloogia arengu potentsiaalil

ületada seadusandliku protsessi kiiruse, põhjustades regulatiivset maha jäämist (Taeihagh, 2021).

Samuti võivad reguleerijatel puududa tehnilised teadmised, mis võib viia ohtude eiramise või

kasuliku innovatsiooni liigselt piiravate reegliteni (Zaidan & Ibrahim, 2024). Sellest tulenevalt

tasuks rakendada paindlikku poliitikakujundamist. Näiteks võivad seadusandjad kehtestada

regulatiivsete läbivaatuste tsüklid ja „päikeseloojanguklauslid“ ehk teatud õigusaktid aeguksid

automaatselt kindla aja möödudes, et kohandada poliitikat vastavalt tehnoloogia ja ühiskonna

arengule (Reed, 2018). Kasutada tuleks regulatiivseid liivakaste, kus TI arendajad saavad uusi TI

lahendusi testida kontrollitud keskkonnas, mis võimaldavad neil õppida ja kohandada

regulatsioone reaalajas (OECD, 2021). Sellist lähenemist on edukalt kasutatud finantstehnoloogia

puhul ning seda on võimalik rakendada ka TI valdkonnas (Clark & Hadfield, 2019). Seetõttu on

oluline innovatsioonivõime lämmatamise ning üle- või alareguleerimise vältimise vaatest

kasutusele võtta kohanemisvõimelisi regulatiivseid raamistikke, nagu regulatiivsed liivakastid,

mis võimaldavad regulatsioone kohandada reaalajas.

Interdistsiplinaarse koostöö (UK3) puhul on oluline, et kõik mõjutatud osapooled, nagu tööstus,

eksperdid, kodanikuühendused ning akadeemia oleksid kaasatud TI regulatsioonide kujundamises.

TI kontekstis julgustatakse poliitikakujundajaid looma interdistsiplinaarseid komiteesid ja

konsultatsioonifoorumeid, kuhu kuuluvad arvutiteadlased, eetikaeksperdid, majandusteadlased,

õigusteadlased ja kodanikuühiskonna esindajad (Harvard Law Review, 2025). Mitmekesise

ekspertiisi kaasamine võimaldab paremini mõista TI tehnilisi nüansse ja sotsiaalseid mõjusid, viies

nüansirikaste reegliteni. Näiteks ELi TI määruse väljatöötamisel kasutati laialdast tagasisidet

akadeemikutelt, tööstuselt ja valitsusvälistelt organisatsioonidelt, et kaasata mitmeid vaatenurki

(Veale & Borgesius, 2021). Kaasav lähenemine peegeldab lisaks demokraatlikke väärtusi nagu

läbipaistvus ja kaasamine ning parandab läbi sektorite ülese koostöö (n.t. regulaatorite ja

teadusnõukogude vahel) kvaliteeti, toetudes usaldusväärsele tõendusmaterjalile (Baldwin et al.,

2012). Kaasamise üheks lihtsaimaks võimaluseks on kaasata TI mõjusid uurivate kogukondade

ning TI poolt mõjutatud sidusrühmi töötubadesse, et nendega konsulteerida uute regulatsioonide

mustandide osas. Sellised koostöömudelid aitavad tagada, et TI regulatsioonid on nüansirikkad ja

kontekstitundlikud, tasakaalustades innovatsiooni ning eetiliste kaitsemehhanisme.

4.2. Innovatsioonisüsteemide teooria

Innovatsioonisüsteemide teooria käsitleb tehnoloogilist innovatsiooni kui interaktiivsete osapoolte

(ettevõtted, ülikoolid, valitsusasutused j.m.s.) koostööl põhinevat protsessi, mis toimub toetavas

institutsionaalses keskkonnas (Freeman, 1987; Lundvall, 1992). Erinevalt vaatenurkadest, mis

keskenduvad üksikutele lahendustele, rõhutab see lähenemine süsteemsete tingimuste loomisele,

mis võimaldavad innovatsioonil kasvada, sealhulgas läbi koostöö ja toetava poliitika.

Innovatsioonisüsteemide perspektiivist peaks tõhus TI regulatsioon olema pigem abistajaks kui

takistuseks, mis tähendab, et seaduseid ei käsitleta väliste piirangutena, vaid innovatsiooni toetava

infrastruktuuri osana (Edquist, 1997). Näiteks poliitikad, mis toetavad teadusuuringuid, teadmiste

vahetust või kehtestavad koostalitlusstandardid, võivad kiirendada TI arengut. Samal ajal rõhutab

see lähenemine, et innovatsioon peab olema kooskõlas ühiskondlike väärtustega, millest tulenevalt

peavad eetikast ja ohutusest lähtuvad normid olema süsteemi lahutamatu osa (Jin, 2025). Et

innovatsiooni ja vastutuse kooskõla tagada tuleb kombineerida toetavad stiimulid ja selged

tulemuspõhised mehhanismid, nagu seda tehakse regulatiivsete liivakastide ja nutikate lepingute

raames (Sargiotis, 2024). Oluline on ka pidev õppimine ja tagasiside – reegleid tuleb uuendada,

tuginedes pilootprojektide kogemustele ja rahvusvahelistele parimatele praktikatele (Schot &

Steinmueller, 2018). Innovatsioonisüsteemide vaatest aitavad tasakaalustatuid TI regulatsioone

(UK1) luua innovatsiooni toetavad infrastruktuurid, mis pakuvad läbi stiimulite ja parimate

praktikate jagamise innovatsiooni toetavate mehhanismid näol.

Innovatsioonisüsteemide teooria toob esile mitmeid süsteemseid väljakutseid, mis võivad tekkida

kiiresti arenevas valdkonnas nagu TI. Peamine mure on, et liigselt jäigad või halvasti ajastatud

regulatsioonid võivad katkestada teadmiste voo ja koostöö, mis on vajalikud innovatsiooni

tagamiseks (Lundvall, 1992). Näiteks üle reguleeritud andmepoliitikad võivad piirata teadlaste

ligipääsu andmestikele mis on vajalikud TI mudelite välja töötamiseks ja takistada nende mudelite

arendust. Teiseks üldisemaks riskiks on lukustamine, kui regulatsiooni sõnastus eelistab hetkel

kasutusel olevaid tehnoloogiaid või standardeid, võivad need saada domineerivaks ja takistada

paremate alternatiivide arengut (Podemska-Mikluch, 2021). Selle vältimiseks peaks kasutama

kohanduvaid ja võimaldavaid poliitikainstrumente n.t. astmelist regulatsiooni, mille puhul

kehtivad erinevad reeglid erinevatele TI tehnoloogiatele vastavalt nende küpsusastmele või

riskiprofiilile. Lisaks aitab lukustamist vältida erinevate regulatsiooniplatvormide loomine, mis

võimaldaks regulatsioonide koostajatel ning TI tehnoloogiate arendajatel varakult koostööd teha

(Carayannis & Campbell, 2009). Näiteks võivad valitsused korraldada innovatsioonifoorumeid või

regulaatorlaboratooriume, kus uuritakse uusi tehnoloogiaid ühiselt enne nende laiemat

kasutuselevõttu (Borras & Edler, 2014). Lisaks saavad standardid ja iseregulatsioon olla tõhusad

meetmed, kuna tööstusel on tihtipeale ekspertiis ning paindlikkus nende standardite

rakendamiseks, kuid selleks tuleb tagada läbinägelikkuse ja järelevalve mehhanismid (Walters &

Wiseman, 2025). Innovatsioonisüsteemide vaatenurk toetab "nutikat regulatsiooni" mis vajab

sekkumist seal, kus esineb turu- või süsteemirikkeid (nt TI kallutatus, monopoliseerumine), kuid

seejuures vältides innovatsioonivõrgustiku kahjustamist (Schot & Steinmueller, 2018). Peamiseks

ohukohaks UK2 vaatest on jäikade või halvasti ajastatud regulatsioonid, tehnoloogiline

lukustamine ja koordineerimatus. Neid ohukohti on aga võimalik lahendada läbi astmeliste

regulatsioonide, koostöö platvormide, iseregulatsioonide ning standardite loomise ja nutika

regulatsiooni rakendamise kaudu.

UK3 osas on märgata sünergiaid innovatsioonisüsteemidega, kuna nad on oma olemuselt

multidistsiplinaarsed ja mitme osapoole koostööl põhinevad. Nad toimivad edukalt siis, kui

erinevad teadmised ja vaatenurgad põimuvad (Freeman, 1987). Vastavalt sellele julgustab teooria

poliitikakujundajaid rakendama interdistsiplinaarseid lähenemisviise ja kaasama mitmekesiseid

sidusrühmi TI valitsemisse. Klassikalise "kolmikheeliksi" mudeli kohaselt tekib innovatsioon

akadeemia (teadus), tööstuse (tehnoloogiaarendus) ja valitsuse (poliitika) koostöös (Etzkowitz &

Leydesdorff, 2000). Kaasaegne "nelikheeliks" lisab neljanda osapoole ehk kodanikuühiskonna või

üldsuse (Carayannis & Campbell, 2009). TI regulatsiooni puhul tähendab see, et tõhus valitsemine

ei kuulu vaid juristide või IT-spetsialistide pädevusse vaid kogu ühiskonna kaasamisse.

Efektiivseteks ja innovatiivseteks TI regulatsioonideks on vaja tehniliste ekspertide,

sotsiaalteadlaste, majandusteadlaste, eetikaekspertide ja kasutajate koostööd. Kõiki osapooli

kaasav lähenemine annab ülevaate TI regulatsiooni kitsaskohtadest ning positiivsetest aspektidest,

ning mõista sellega seonduvat tervikpilti ja mõjusid.

Erinevate vaadete integreerimine viib tasakaalustatud ja kontekstitundlike regulatsioonideni

(Schot & Steinmueller, 2018). Praktiliselt saab moodustada interdistsiplinaarseid töörühmi või

nõukogusid, kus eetikaekspert võib tõsta esile potentsiaalseid riske, majandusteadlane hinnata

mõju kasvule, insener selgitada tehnilisi võimalusi ja jurist tagada regulatiivne sobivus. Sellised

struktuurid kajastavad innovatsioonisüsteemide ideed, mille kohaselt areng toimub koostööl

põhinevates võrgustikes. Kaasates ka kasutajad ja mõjutatud kogukonnad, saab poliitika parema

praktilise aluse, muutes regulatsiooni tõhusamaks ja õiglasemaks.

4.3. Kohanemisvõimelise osalusjuhtimise teooria vaatenurk

Kohanemisvõimelise osalusjuhtimise keskmes on teooria, mis koosneb peamiselt kahest

ühilduvast halduse teooriast. Esimeseks komponendiks on kohanemisvõimelise halduse teooria,

kus institutsioonide võimekus on tugevdatud läbi õppimise, paindlikkus ja koostöö erinevatel

tasemetel (Folke et al. 2005). Teiseks teooria keskmes olevaks komponendiks on osalusjuhtimine,

mis algselt põhines Arnsteini poolt pakutud tüpoloogial kodanike osalusel otsustusprotsessis

(Arnstein, 1969) ning mida hiljem täiendasid Fung ja Wright, kes rõhus otsesele kodanike

kaasamisele, aruteludele ja koostööle sidusrühmade ja avaliku sektori vahel, selleks, et lahendada

praktilisi probleeme (Fung & Wright, 2003).

Selleks, et tagada kujundada regulatiivsed raamistikud nii, et tasakaalustada innovatsiooni ja TI

vastutustundlik areng (UK1), tuleb pakkuda lahendusi, mis põhinevad kollektiivsel tarkusel ning

järelevalvel. Laiemate sidusrühmade kaasamine aitab probleeme tuvastada varakult ja pakkuda

mitmekesiseid lahendusi (Fung, 2015). TI keerukuse tõttu on olulisel kohal ka järelevalve, kuna

regulaatorid võivad midagi märkamata jätta, kuid teadlased, kodanikuühendused ja mõjutatud

kasutajad võivad kollektiivselt tõhusamalt sekkuda (Stilgoe, 2018). Lisaks suurendab see usaldust.

Kui TI süsteemide loojaid ja avalikkust kaasatakse, on neil suurem valmidus reeglitega nõustuda

ja neid järgida (UNESCO, 2021). Praktiliste lahenduste hulka kuuluvad nõuandva funktsiooniga

nõukogude või töögruppide loomist, kus regulaatorid, tehnoloogiaettevõtted, kodanikuühendused

ja teadalased teevad koostööd (Harvard Law Review, 2025).

Kohanemisvõimelise halduse perspektiivist on oluline, et TI regulatiivsed raamistikud areneksid

koos tehnoloogia arenguga ning oleksid paindlikud. Selleks tuleb luua mehhanismid

regulatsioonide mõjude jälgimiseks, tagasisidestamiseks ning regulatsioonide uuendamiseks

(Reuel & Undheim, 2024). Lisaks peaks olema rakendatud ettevaatus abinõud, nagu indikaatorid

ja mehhanismid nagu intsidentide aruanded, auditid ja avalikud kaebused, mis käivitaksid

regulatiivse sekkumise (Lee & Petts, 2013). Selline lähenemine tagab võimaluse regulatsioonidele

õppida TI rakendamise kogemusest ning kohandada regulatsioone vastavalt parimatele

praktikatele ja seeläbi tagada innovatsioonivõimekus (UK2). Kohanemisvõimeline osalus

juhtimine juba oma loomult soodustab interdistsiplinaarset kaastaust (UK3) ning väärtustab

mitmekesisust. Distsipliinide ühendamine aitab viia laiahaardeliste regulatsioonidele ning on

vastav kaasvalitsemise mudelitele (Harvard Law Review, 2025), kus valitsemine on jagatud

riiklike ja mõjutatud sidusrühmade vahel. Selline lähenemine aitab tagada läbipaistvuse.

Võttes kokku peatükki jooksul käsitletud teooriate vaatepunktid on koostatud teoreetilise

raamistiku maatriks (tabel 1) mis kaardistab, erinevad käsitletud teoreetilised raamistikud toetavad

uurimisküsimuste analüüsi.

Teooria

UK1: Kuidas

kujundada

regulatsiooni, mis

soodustab innovatsiooni

ja vastutustundlikkust?

UK2: Millised on

väljakutsed

innovatsiooni

lämmatamise vältimisel

ja kuidas neid

lahendada?

UK3: Kuidas tagada

interdistsiplinaarsus

ja osapoolte koostöö

TI regulatsioonis

Regulatiivse

halduse

teooria

Regulatiivse halduse

teooria kohaselt tuleks

kasutada paindlikke ja

riskipõhiseid

reguleerimismehhanisme.

Näiteks tulemuspõhised

standardid ja

dünaamilised raamistikud

võivad areneda koos

Peamisteks ohtudeks on

seadusandluse aeglus ja

reguleerijate tehnilise

pädevuse puudulikkus,

mis võib kaasa tuua kas

üle- või alareguleerimise.

Lahendusteks pakutakse

näiteks regulatiivseid

liivakaste ja

Oluline on luua

interdistsiplinaarsed

konsultatsioonifoorum

id ja komiteed, kuhu

kaasatakse eksperte

erinevatest

valdkondadest –

tehnoloogia, eetika,

õigus jne. Sellist

kaasamist toetab ka

OECD soovitus

teaduspõhise

tehnoloogiaga (Baldwin

et al., 2012; Zaidan &

Ibrahim, 2024). Clark ja

Hadfield (2019) toovad

esile, et selline raamistik

võimaldab katsetamist,

säilitades samal ajal

eetika ja ohutuse nõuded.

„päikeseloojanguklauslei

d“, mis võimaldavad

seaduste perioodilist

ülevaatust ja

ajakohastamist (Reed,

2018; OECD, 2021).

poliitikakujundamise

kohta (OECD, 2021;

Harvard Law Review,

2025).

Innovatsiooni

süsteemide

teooria

Innovatsioonisüsteemide

teooria rõhutab, et

regulatsioonid ei tohiks

olla takistuseks, vaid

hoopis innovatsiooni

võimaldavad

infrastruktuurid.

Toetavad meetmed, nagu

teadusuuringute

rahastamine ja

koostalitlusstandardid,

aitavad innovatsiooni

suunata ühiskondlike

väärtustega kooskõlas

(Edquist, 1997; Jin,

2025).

Suurimaks riskiks on

tehnoloogiline

lukustumine ja jäigad,

valesti ajastatud

regulatsioonid.

Lahendusteks on

astmeline regulatsioon

vastavalt TI

küpsusastmele ning

koostööplatvormid, kus

poliitikakujundajad ja

arendajad töötavad

varakult koos (Podemska-

Mikluch, 2021;

Carayannis & Campbell,

2009). Samuti aitavad

standardid ja

iseregulatsioonid

ennetada lukustumist, kui

need on läbipaistvad ja

järelevalve all (Walters &

Wiseman, 2025).

Innovatsioon toimub

kõige edukamalt siis,

kui akadeemia, tööstus

ja valitsus teevad

koostööd –

klassikaline

„kolmikheeliksi“

mudel (Freeman,

1987; Etzkowitz &

Leydesdorff, 2000).

Kodanikuühiskonna

lisamine

(„nelikheeliks“)

laiendab kaasatust

veelgi (Carayannis &

Campbell, 2009),

tuues esile vajaduse

ühiskonna

laiapõhjalise osaluse

järele.

Kohanemis-

võimelise

See teooria toetab

otsustusprotsesse, mis

Kohanemisvõimeline

juhtimine pakub välja

Osalusjuhtimise

raamistik soodustab

osalusjuhti-

mise teooria

põhinevad kollektiivsel

tarkusel, kaasamisel ja

vastastikusel usaldusel.

Kaasamine tugevdab

reeglite legitiimsust ja

tõhusust, suurendades

avalikkuse valmisolekut

neid järgida (Fung, 2015;

Stilgoe, 2018; UNESCO,

2021).

sekkumismehhanismid,

nagu indikaatorid, auditid

ja intsidentide teavitused,

mis võimaldavad

paindlikku reageerimist

tehnoloogia arengule

(Reuel & Undheim, 2024;

Lee & Petts, 2013).

Regulatsiooni

kohandatakse pideva

jälgimise ja tagasiside

põhjal.

interdistsiplinaarset

lähenemist ja

kaastootmist. See

tähendab, et reeglid

kujundatakse koostöös

teadlaste,

kodanikuühenduste,

tööstuse ja

poliitikakujundajatega

(Fung & Wright, 2003;

Harvard Law Review,

2025), aidates

saavutada

mitmetasandilist ja

mitme osapoole

vahelist juhtimist.

Tabel 1. Teoreetilise raamistiku põhjal koostatud maatriks, mis kirjeldab kuidas teoreetilised

raamistikud toetavad uurimisküsimuste analüüsi.

Käesolev peatükk tõi esile kolm teoreetilist lähenemist, mis pakuvad raamistiku TI reguleerimise

mõistmiseks ja kujundamiseks. Regulatiivse halduse teooria rõhus paindlikkusele,

tõenduspõhisusele ja riskipõhisele poliitikakujundusele. Innovatsioonisüsteemide teooria tõi välja

vajaduse toetava keskkonna järele, kus olulisel kohal on koostöö ja ekspertiisi vahetus, mis

võimaldab innovatsiooni arengut ühiskondlikkult vastutustundlikul viisil. Lisaks täiendas

lähenemist kohanemisvõimelise otsustusprotsessi raamistik läbi kaasava, läbipaistava ja õppiva

valitsemise, mis aitab tagada TI regulatsiooni paindlikkuse. Selline mitmekesine kaasav

lähenemine on vajalik just selleks, et reguleerida TI-d, mis soodustab innovatsiooni ja demokraatia

legitiimsust, tagades kaitse samal ajal ühiskonnas TI arenguga kaasas käivate riskide eest.

5. USA JA EL-I REGULATIIVSETE KESKKONDADE VÕRDLUS

Antud peatükk uurib kuidas USA ja EL on lähenenud ajalooliselt TI regulatsioonile ning peatudes

põgusalt hetkeseisule, tuues välja peamised seadused ja soovitused ning vastavate institutsioonide

rollid. Peatüki käigus võrreldakse USA ja EL-i regulatiivset kultuuri, s.h. tuues välja erisused EL-

i omnibuss ja ex-ante regulatsiooni osas, mis keskendub eelkõige väärtustel põhinevale

lähenemisel ning USA innovatsioonile keskenduva ja sektoraalse lähenemisega. Võttes arvesse

kuidas need erisused mõjutavad vastavates jurisdiktsioonides TI haldust.

5.1. Ajalooline ülevaade TI regulatsioonist

5.1.1. USA TI reguleerimise ajaloo lühiülevaade

USA- s polnud enne viimase kümnendi algust TI jaoks ühtegi spetsiifilist seadust. Kehtisid üldised

õigusraamistikud ning valitsuse tähelepanu oli peamiselt keskendunud teadusuuringute

rahastamisele ning tehnoloogiaralli toetamisele (Cath et al. 2018). 2016. aastal moodustati Valge

Maja Teadus- ja Tehnoloogianõukogu (NSTC) alakomitee masinõppe ja tehisintellekti

valdkonnas, et anda tehnilist nõu TI tehnoloogiate kasutuse teemal (National …, 2016). President

Obama kirjeldas, et uute tehnoloogiate (nagu TI) esialgses faasis rakendada valitsuse poolt

suhteliselt leebet lähenemist, suurendades TI uuringute ja – arendusrahastust (Leonard, 2018).

Esimeseks oluliseks TI strateegiadokumendiks võib pidada NSTC poolt avalikustatud raporti, mis

andis 23 soovitust TI arendamiseks USAs ning rõhus proaktiivsele TI tehnoloogiate kaasamisele,

et maksimeerida TI kasu ning adresseerida potentsiaalseid riske (National …, 2016). Raportile

järgnes 2019. aastal Trumpi administratsiooni poolt täidesaatev korraldus 13859 (Exec. Order No.

13859, 2019) nimega Ameerika TI liidri positsiooni säilitamine. Täitevkorralduse peamiseks

eesmärgiks oli tagada investeeringud TI uurimusse ja süsteemide arendamisesse ning eemaldada

barjääre TI innovatsiooni tagamiseks. Täitevakti 13859 teiseks funktsiooniks oli luua sobib pinnas

2020. aastaks Riikliku TI Initsiatiivi Akti (NAII) loomiseks. NAII põhifunktsiooniks oli sarnaselt

täitevaktile 13859 investeeringute tagamine ning lisaks kehtestas riikliku TI strateegia (Office …,

2021). 2020 aasta teises pooles võeti vastu TI Valitsuse Akt (H.R.2575 — 116th Congress (2019-

2020)), mille peamisteks uueks pakkumiseks oli TI tippkeskuse loomine, ja kohustus

föderaalasutustes määrama TI-valdkonna eest vastutavad ametnikud, ning kaardistada TI

kasutusvaldkondi avalikus sektoris. Tegemist oli varajaste sammudega, mis olid seotud

strateegiliste suunitluste- ja investeeringute valdkonnaga, mitte suuresti regulatiivsete

meetmetega.

Hilisematest arengutest avalikustas 2023. aasta jaanuaris Valge Maja TI Riskihalduse Raamistiku

(NIST RMF 1.0), mis sõnastas vabatahtlikud suunised. Need suunised kirjeldavad usaldusväärsete

süsteemide äratundmise karakteristikaid ning rõhub riski-põhisele lähenemisele TI tehnoloogiate

riskide hindamisel, et välja töötada usaldusväärse ja vastutustundlik TI (NIST, 2023). 2023. aasta

oktoobris allkirjastas Biden täidesaatva korralduse 14110 nimega Ohutu, Turvaline ja

Usaldusväärne TI, mis lõi riikliku raamistiku TI halduseks, rõhudes ohutusele, tsiviilõigustele ja

innovatsioonile (Exec. Order No. 14110, 2023). Täidesaatva korralduse 14110 valguses on USA

Kongress hakanud koostama valdkondlike eelnõusid, nagu Tehisintellekti Vastutuse Seadus (H.R.

3369), 2023 aasta TI Edendamise Akt (S. 3050), 2023 aasta TEST TI Akt (S.3162). Kõik need

initsiatiivid ja seadused on eelkõige vabatahtlikud standardid, mis soodustavad

koostöömehhanismide välja töötamist. Ühtegi juriidiliselt siduvat USA ülest regulatsiooni veel

välja töötatud ei ole.

Hiljutine USA administratsiooni vahetus on aga toonud ka vastuolulisi otsuseid. 2025. aasta

alguses kehtestas president Trump uue määrus nimega TI juhtrolli piirangute eemaldamine,

millega tühistati varasemad TI tehnoloogiate kaitsega seotud algatused, kutsudes üles

reguleerimissurvet vähendama (The White House, 2025).

Ülevalpool välja toodud näited illustreerivad et USA TI poliitika on liikunud struktureerimata

julgustamisest üha enam aktiivsemalt haldamise suunas, kuid endiselt on püsima jäänud

detsentraliseeritud lähenemisviis. Alates 2023 aastast on rohkem rõhku pandud ka ohutuse,

eetikate ja avaliku sektori riskihalduse küsimustele. Samas on murettekitavateks faktideks, et USA

uus administratsioon on teinud mõne meetme osas ka kannapöörde ning et endiselt puudub USAs

terviklik TI seadusandlus.

5.1.2. Euroopa Liidu TI regulatsiooni ajaloo lühiülevaade.

EL-i TI regulatiivne teekond algas eelkõige eetiliste ja inimõiguste küsimustega ning EL-i

fundamentaalsete väärtustega 2018. aastal, kui EL moodustas Kõrgetasemelise TI Ekspertrühma

(AI HLEG) TI eetiliste, poliitiliste j.t. küsimuste üle arutamiseks (Euroopa Komisjon, 2025a).

Samal aastal avalikustati TI Koordineeritud Plaan, mis algselt defineeris tegevusi ja rahastamis

instrumente TI arendamiseks. 2021. aasta täienduste põhjal on sellele lisandunud tegevuskava

funktsioon (Euroopa Komisjon, 2025b). 2019. aasta aprillis avaldas EL Komisjoni AI HLEG

dokumendid nimega Eetikasuunised Usaldusväärse TI Arendamiseks (AI HLEG, 2019).

Dokumendi eesmärgiks edendada usaldusväärset TI, mis vastab kehtivatele seadustele ja

regulatsioonidele, eetilistele põhimõtetele ja väärtustele ning on töökindel ja vastupidav. Lisaks

kirjeldas Euroopa digitaalse tuleviku kujundamise strateegia EL-i väärtuste visiooni, mis kohaldub

ka TI-le (Euroopa Komisjon, 2020). On näha, et TI reguleerimise algusfaasis oli EL-i lähenemine

sarnane USA lähenemisel. EL on avaldanud palju poliitikadokumente, mis on keskendunud EL-i

väärtustele ning usaldusväärsusele TI arendamisel, kuid need dokumendid ei kvalifitseerunud

formaalseks regulatsiooniks.

2024. aasta suvel võeti l õplikult vastu TI määrus. Määruse lõi kogu EL-ile tegevusraamistiku, mis

jagas TI rakendused riskiastmetelt neljaks (minimaalse- , spetsiifilise läbinägelikkuse-, kõrge- ja

vastuvõetamatu riskiga) ning keelab selgelt ohtlikud TI kasutusviisid, nagu sotsiaalse hindamise

süsteemid (Euroopa Komisjon, 2024). EL suutis võrdlemisi lühikese ajaga liikuda eetilistest ja

väärtuste põhistest soovitustest põhjaliku TI määruseni. Mõju innovatsioonile on olnud

kahemõtteline: ühelt poolt on suur regulatiivne raamistik kasvatanud usaldust AI-süsteemide vastu

ning loonud selged reeglid turule sisenemiseks (Binns & Veale, 2021); teisalt võivad tugevad

nõuded pidurdada innovatsiooni kiirust ja konkurentsivõimet. TI Määrus on esimene selle laadne

ennatlik ex-ante regulatsioon.

5.2. Kultuurilised regulatiivsed eripärad: EL-i ennatlikult vs USA ise

reguleeriv lähenemine

USA ja EL-i erinevad lähenemised TI reguleerimisele peegeldavad kahte regulatiivset süsteemi,

mis on märkimisväärselt erineva lähenemisega, tulenevalt erinevatest õiguskultuuridest ja

poliitilistest eesmärkidest. Käesoleva alapeatüki eesmärgiks oleks analüüsida USA ja EL-i

regulatiivsete kultuuride rolli TI poliitikate kujundamisel. Eelkõige võrreldaks EL-i riskiennetusel

põhinevat tsentraliseeritud ja väärtuspõhist lähenemist USA detsentraliseeritud, sektoripõhise ja

innovatsioonile keskenduva lähenemisega. Antud võrdlus on oluline, kuna USA ja EL vastavalt

oma poliitilisele ja majanduslikule mõjule on kujundamas üleilmseid standardeid ja suunamas

investorite ootuseid.

5.2.1. Peamised erisused ja sarnasused TI reguleerimises

EL on kujundanud oma TI poliitika eelkõige inimesekeskse ja õiguspõhise raamistiku ümber, mis

keskendub riskipõhisele lähenemisele. EL-i lähenemine on tsentraliseeritud ja horisontaalne, mida

illustreerib fakt, et reguleerimine toimub EL tasandil, mitte liikmesriikide iseseisva seadusandluse

kaudu. Kogu (TI määruse) protsessi juhib EL, kes määrab raamistikud ja koordineerib järelevalvet,

samas kui EL liikmesriikidele jääb rakenduslik roll (Veale & Zuiderveen Borgesius, 2021).

Tegemist on regulatsiooniga, mis hõlmab kõiki majandussektoreid ning loob seeläbi tugeva ja

sidusa regulatiivse raamistiku (Ibid). Selline lähenemine aitab tagada ühtse lähenemise EL-i üleselt

ja aitab vältida vastuolusid EL-i liikmesriikide TI regulatsioonis. Vastupidiselt kasutab USA

killustatud, sektoripõhist lähenemist. TI-ga seotud küsimusi käsitlevad erinevad agentuurid (nt

FTC, FAA, FDA) ja seda tehakse killustatult erinevate seaduste (nt tarbijakaitse, rahandus,

konkurentsiõigus) alusel (Mirishli, 2023). Tulenevalt USA ülesese TI regulatsiooni puudumisest

on suur roll TI reguleerimises ka osariikidel, kes on peamised TI regulaatorid. EL lähenemine

tähendab, et ettevõtted peavad enne paljude tehisintellekti süsteemide juurutamist vastavust

tõendama. USA-s, kus selline raamistik puudub, rakendavad ettevõtted kõigepealt uusi lahendusi

ja reguleerivad asutused reageerivad nende lahenduste mõjule.

Teiseks peamiseks erinevuseks on ka regulatiivne stiil. Vastavalt õiguslikele traditsioonidele

eelistab EL detailseid reegleid, samas kui USA kasutab laiemalt põhimõttepõhist reguleerimist. TI

määrus sätestab konkreetsed tehnilised nõuded kõrge riskiga TI-le (n.t. andmehaldus,

dokumentatsioon, järelevalve) (Euroopa Komisjon 2021). USA aga tugineb rohkem

väärtuspõhisele juhendamisele. N.t. USA TI Õiguste Deklaratsioon loetleb üldised põhimõtted

(nagu õiglus, läbipaistvus), ent ei loo uusi õiguslikke kohustusi, mis tähendab, et agentuurid

tõlgendavad olemasolevaid seadusi nende põhimõtete valguses (Mirishli, 2023).

Kolmandaks erinevuseks on riskide hindamise stiili eripärad USA ja EL-i vahel. TI määrus

sätestab jäigad riskitasemed ja kehtestab igale kategooriale vastavad reeglid (Euroopa Komisjon,

2021). Antud lähenemine loob selgust, kuid ei pruugi olla nii paindlik kohanemisvõimelisuse

vaatest TI süsteemide arenguga kaasas käimiseks. USA pole seevastu aga riskide sõnastamisel

sama põhjalik. USA föderaalne poliitika rõhub üldpõhimõtetele ja printsiipidele, nagu ohutus ja

õiglus, ja rakendab sanktsioone pigem tagant järele vastavalt eelnevalt defineeritud

riskikategooriatele (Engler 2023). Sellest tulenevalt jääb regulatsioonide tõlgendamine tihtipeale

suuresti ettevõtete ja asutuste otsustada juhtumipõhiselt.

Lisaks on märgata erisusi ka mõlema osapoole riskitaluvuses, mis mõjutab

innovatsioonivõimekust. USA on traditsiooniliselt asetanud esikohale innovatsiooni ja

konkurentsivõime, millest tulenevalt kaalutakse regulatiivseid sekkumisi hoolikalt, et vältida

tööstuse arengule pärssivat mõju (Calo 2017). Euroopa Liidu raamistik seevastu võib teatud

juhtudel pidurdada innovatsiooni, kuna määrusest tulenevad vastavuskulud (n.t. riskihindamine,

dokumentatsioon, läbipaistvusnõuded) võivad olla eriti koormavad väiksematele arendajatele

(Veale & Zuiderveen Borgesius, 2021). Siiski võib EL-i range reguleerimine osutuda globaalseks

standardiloojaks. Nii nagu GDPR on mõjutanud andmekaitse praktikaid üle maailma, võib ka TI

määruse ekstraterritoriaalne kohaldumine sundida EL-ist väljastpoolt pärit ettevõtteid looma “EL-

iga ühilduvaid” süsteeme, et pääseda Euroopa turule. Seda nähtust tuntakse ka kui Brüsseli efekti

mis on olukorda, kus EL-i siseturureeglid kanduvad üle rahvusvahelisele tasandile (Bradford,

2020).

Viimaseks suuremaks erinevuseks on järelevalve mehhanismid. EL arendab uusi

järelevalvestruktuure (s.h. liikmesriikide reguleerivad asutused ja tulevane EL-i TI nõukogu), mis

vastutavad määruse järgimise tagamise eest. Rikkumised võivad kaasa tuua suuri trahve, sarnaselt

GDPR-ile (Euroopa Komisjon, 2021). USA aga toetub olemasolevatele ametkondadele ja nende

õiguspädevustele – näiteks võib FTC käsitleda ebaõiglasi AI-tavasid oma seniste volituste alusel,

kuid puudub spetsiaalne AI-järelevalveasutus (Diresta & Sherman, 2023).

EL-i ja USA lähenemised TI reguleerimisel peegeldavad õiguslike traditsioonide ja

väärtuspõhimõtete sügavat erisust. Samas ei pruugi olla kumbki mudel iseseisvalt piisav. EL-i

regulatiivne jäikus võib ohustada tehnoloogilist paindlikkust, samas kui USA fookus innovatsiooni

edendamisel ja eneseregulatsioonil võib kaasa tuua ebavõrdse kaitse ja õigusliku ebakindluse

turuosalistele. EL ja USA võiksid kaaluda kahe lähenemise kombineerimist, mis võtaks näiteid

mõlemast regulatiivsest lähenemisest. Näiteks võiks EL-i puhul kaaluda rohkem dünaamilisi ja

paindlikke regulatsioonivorme ning USA-l võiks olla eesmärgiks luua selgem föderaalne

strateegiline raamistik, mis edendaks endiselt innovatsiooni ja tagaks inimõiguste kaitse. Koos

töötades oleks võimalik strateegilisemalt kujundada globaalseid põhimõtteid, mis toetavad

tehnoloogiate piiriülest kooskõlastatud arendamist ja kasutamist. Kokkuvõtvalt ei peaks USA ja

EL ohverdama üht teise nimel, vaid kujundama tulevikku vaatavat, mitme tasandilist ja

väärtuspõhist regulatsiooni ühiselt.

6. VÕRDLEV JUHTUMIANALÜÜS: EL-I TI MÄÄRUS JA USA TI

REGULATSIOON

Käesoleva peatüki eesmärgiks on võrrelda EL-i ja USA lähenemisviise TI reguleerimisele, tuues

välja nende struktuurilised, õigusliud ja väärtuspõhised erinevused. Võrdlus keskendub eelkõige

Euroopa Liidu TI määrusele (Euroopa Parlamendi ja Nõukogu määrus 2024/1689), mis kehtestab

siduva ja riskipõhise raamistiku, ning USA detsentraliseeritud ja peamiselt juhupõhist lähenemist,

mis tugineb olemasolevatele seadustele ja vabatahtlikele standarditele. Peatüki käigus käsitletakse

eelkõige keskest võrdluskategooriat:

• riskiklassifikatsioon ja selle õiguslik siduvus

• läbipaistvusnõuded ja selgitavatus,

• üldotstarbeliste mudelite (nt. LLM) reguleerimine,

• järelevalve ja jõustamismehhanismid,

• mõju erinevatele sidusrühmadele: arendajad, regulaatorid, kodanikud ja globaalsed

ettevõtted

Peatüki lõppeesmärgiks oleks mõista, milliseid praktilisi ja strateegilisi valikuid on EL ja USA

teinud, milliseid eeliseid ja väljakutseid need mudelid loovad ning milliseid järeldusi tulevikku

vaatava TI õiguse kujundamisel.

6.1. EL-i TI määruse analüüs

Euroopa Parlamendi ja Nõukogu määrus 2024/1689 (edaspidi EL 2024/1689) rakendab

terviklikku riskipõhist raamistikku TI juhtimiseks. Tegemist on esimese tervikliku ja õiguslikult

siduva õigusraamistikuga maailmas, mille eesmärgiks on reguleerida tehisintellekti süsteemide

kasutust EL-is.

6.1.1. Riskiklassifikatsioon ja selle õiguslik siduvus

Enne edasistel peatükkidel peatumist, tuleb rääkida TI määruse skoobist, et mõista selle määruse

mõju. EP ja EN määrus 2024/1689 on horisontaalse ulatusega ning laieneb kõigile sektoritele.

Määruse artikkel 2 sõnul on kehtib TI määrus nii EL-is tegutsevatele üksustele kui ka väljaspool

EL-i asuvatele pakkujatele ja kasutajale, kes pakuvad oma TI süsteeme EL-i turul (EL 2024/1689).

See annab TI määrusele konkreetse ekstraterritoriaalse mõõtme, mis tähendab et määruse mõju

ulatub EL-i piiridest kaugemale ja loob tingimused Brüsseli efektiks (Bradford 2020). TI määrus

rajab neljaastmelise riskipõhise klassifikatsiooni: keelatud, kõrge riskiga, piiratud riskiga ja

madala riskiga TI süsteemid. Artikkel 5 sätestab keelatud praktikad, nagu manipuleerivad TI

süsteemid, sotsiaalne hindamine ja TI süsteemide kasutamine haavatavate rühmade mõjutamiseks

viisil, mis võib põhjustada neile kahju (EL 2024/1689). Artikkel 6 määratleb kõrge riskiga

süsteemid kahes kategoorias: need, mis on osa EL-i ühtlustatud õigusaktide alla kuuluvast tootest

(n.t. meditsiiniseadmed), ja need, mis tegutsevad määruse Lisa III loetletud valdkondades (n.t.

õiguskaitse, tööhõive, haridus) (Ibid). Artikkel 9 kohustab rakendama riskijuhtimissüsteeme kogu

süsteemi elutsükli jooksul (Ibid). Need artiklid loovad õiguslikult siduva mehhanismi, mis nõuab

riskide hindamist, dokumenteerimist ja vastavushindamist enne TI-süsteemi turule toomist. See

eristab EL-i mudelit oluliselt USA omast, kus domineerib pigem vabatahtlik ja sektoripõhine

lähenemine (Veale & Zuiderveen Borgesius, 2021). Sellisel lähenemisel võivad olla nii positiivsed

kui ka negatiivsed mõjud. Ühest küljest loob klassifitseerimise süsteem, mis loob õigusliku selguse

ja kaitseb põhiõigusi süsteemide elutsükli vältel ning toetab õiguskindluste ettevõtetele,

määratledes selgelt, millised süsteemid alluvad kontrollile (Ibid). Teisest küljest võib selline

lähenemine pärssida innovatsiooni ja tõsta arenduskulutusi eriti väikeettevõtete seas, kes ei suuda

täita keerukaid nõudeid (Smuha et al. 2021).

6.1.2. Läbipaistvusnõuded ja selgitavatus

EL määruse 2024/1689 üheks olulisemaks põhimõtteks on läbipaistvus. Seda illustreerivad kõige

paremini artiklid 13, 50 ja 52. Artikkel 13 sätestab, et kõrge riskiga süsteemid peavad oma

kasutajatele andma teavet nende TI süsteemide toimimisloogika, eesmärkide ja võimalike

piirangute kohta (EL 2024/1689). Artikkel 50 lisab et kaustajale peab olema selge, kui nad

suhtlevad TI süsteemiga, juhul kui see pole ilmne (Ibid). Artikkel 52 lisab erinõuded biomeetrilise

identifitseerimise, emotsioonide tuvastamise ning sünteetiliselt loodud või manipuleeritud sisu (nt

deepfake) kasutamise korral. Kõik need juhtumid peavad olema nõuetekohaselt märgistatud ja

kasutajad informeeritud (Ibid). Need sätted tugevdavad kasutajate autonoomiat ja on kooskõlas

määruse eesmärgiga tagada „usaldusväärne TI“ (Smuha et al., 2021). Kuid siinkohal on oht, et

teavitamiskohustused võivad takistada kasutajakogemust või tekitada tehnilist segadus (Ibid).

Samas see väike risk on üle kaalutud suurendatud usalduse poolt, mida TI määrus loob erinevatele

TI süsteemidele.

6.2.3. Üldotstarbeliste mudelite reguleerimine

TI määrus käsitleb esmakordselt üldotstarbeliste mudelite, sealhulgas fundamentaalsete mudelite

nagu GPT-4, reguleerimist. Artikkel 51 määratleb süsteemse riski kriteeriumiks, et juhul kui mudel

on treenitud tohutu arvutusressursiga (üle 10^25 FLOPS) ja võib laialdaselt mõjutada ühiskonda,

võib Euroopa Komisjon määratleda selle kui süsteemse riskiga üldmudelit (EL 2024/1689).

Artikkel 55 sätestab sellistele mudelitele konkreetsed kohustused: riskide analüüs,

küberjulgeoleku meetmed, intsidentide dokumenteerimine ja kohustuslik koostöö Euroopa

reguleerivate asutustega (Ibid). Antud meetmed võimaldavad paremini tagada TI usaldusväärsuse.

6.2.4. Järelevalve ja jõustamismehhanismid

TI määrus paneb tugeva rõhu järelevalvele ja jõustamisele. Artiklid 64–70 loovad Tehisintellekti

Ameti (AI Office) EL tasandil ning kohustavad liikmesriike määrama riiklikud järelevalveasutused

(EL 2024/1689). Artiklid 71–74 sätestavad turujärelevalve mehhanismid, sh TI-süsteemide

registreerimine ja müügikeelud, kui süsteem ei vasta nõuetele (Ibid). Artiklid 99–101 määravad

rikkumiste eest suured rahatrahvid mis ulatuvad kuni 35 miljonit eurot või 7% ettevõtte globaalsest

aastakäibest (Ibid). See süsteem tugevdab määruse rakendatavust ning loob selge

sanktsiooniraamistiku ning loovad seeläbi usaldusväärsust (Floridi, 2021). Negatiivsetest

aspektidest võib regulatiivsete struktuuride loomine osutada kalliks ja koormata väiksemaid

liikmesriike halduskoormusega (Smuha et al., 2021).

6.2.5. Mõju erinevatele sidusrühmadele

Arendajad ja pakkujad (Artiklid 16–29) peavad täitma mitmeid kohustusi, sealhulgas

riskihindamine, tehniline dokumentatsioon, turujärelevalvega koostöö ja vastavusdeklaratsioon

(EL 2024/1689). Väikeste ja keskmiste ettevõtete (VKE) puhul võib see tähendada

märkimisväärseid kohanemiskulusid. Lisaks tuleb regulaatoritel (Artiklid 64–66) arendada uusi

institutsionaalseid võimekusi, et rakendada määruses sätestatud järelevalvemeetmeid (Ibid).

Kasutajad ja kodanikud saavad tugeva õiguskaitse: Artiklid 50, 68, 84–85 tagavad õiguse olla

teavitatud AI kasutamisest, võimaluse esitada kaebusi ja vajadusel otsuseid vaidlustada (Ibid).

Globaalsed ettevõtted peavad järgima määrust ka juhul, kui nad ei tegutse EL-i piires, kuid

pakuvad teenuseid EL-i turule (Artikkel 2) (Ibid). Positiivse mõjuna annab selline lähenemine

kodanikele rohkem õigusi ja läbipaistvust ning ettevõtetele luuakse õiguslik raamistik EL-i turule

sisenemiseks (Bradford, 2020).

6.2.6. Kokkuvõte

ELi TI määrus kujuta endast EL-i ettevaatus põhimõttele rajanevat strateegiat, mis seab esikohale

põhiõigused ja turvalisuse, kehtestades nelja astmelise režiimi: minimaalse riskiga süsteemid,

millele ei kohaldu piiranguid, madala riskiga süsteemidele minimaalne järelevalve, kõrge riskiga

TI-le ranged reeglid ja vastavuskontroll ning keelatud TI kasutusviisid, mis on määratletud

ohtlikena. Samuti kehtestatakse läbipaistvuse ja märgistamise nõuded ning luuakse raamistik

üldotstarbeliste mudelite juhtimiseks. Oluliselt toob määrus kaasa suure rahalise trahviriski: tõsiste

rikkumiste eest võib määrata trahve kuni 6–7% ülemaailmsest aastakäibest (EL 2024/1689).

Analüüsi põhjal on loodud ülevaade (tabel 2) olulistemast artiklitest ja nende mõjust viies

võrdluskategoorias.

Kategooria

Võtmeartiklid

Kirjeldus

Riskiklassifikatsioon

ja selle õiguslik

siduvus

Art 5, 6, 7, 9, Lisa III

Määrus jagab TI-süsteemid nelja

riskitasemesse: keelatud, kõrge, piiratud ja

madala riskiga. Artikkel 5 loetleb keelatud

kasutusviisid (n.t. manipulatsioon või

haavatavate isikute ekspluateerimine).

Artikkel 6 määratleb, millal süsteem

liigitatakse kõrge riskiga (n.t. kui see on

seotud EL ühtlustatud tooteõigusega või III

lisas nimetatud kasutusvaldkonnaga). Lisa

III sisaldab nimekirja kõrge riskiga

sektoritest (nt töölevõtt, haridus,

õiguskaitse). Kõrge riskiga süsteemidele

rakenduvad siduvad nõuded, nt

riskijuhtimissüsteem (Art 9),

dokumentatsioon ja järelevalve.

Läbipaistvusnõuded ja

selgitatavus

Art 13, 50, 52

Artikkel 50 sätestab kohustuse teavitada

kasutajat, kui nad suhtlevad TI-süsteemiga,

välja arvatud ilmsetel juhtudel. Artikkel 13

käsitleb kõrge riskiga süsteemide

selgitatavust ja dokumentatsiooni. Artikkel

52 kohustab teavitama, kui kasutatakse

biomeetrilisi või emotsioonide tuvastamise

süsteeme või kui sisu on sünteetiliselt

genereeritud (n.t. deepfake). Need

kohustused on siduvad ja aitavad tagada

läbipaistvust ja õigust teavitusele.

Üldotstarbeliste

mudelite

reguleerimine

Art 51–55

Artiklid 51–55 käsitlevad üldotstarbelisi TI-

mudeleid (nt LLM-id). Artikkel 51 sätestab

tingimused, mille alusel mudel liigitatakse

süsteemse riskiga üldotstarbeliseks

mudeliks (nt kui treeningarvutus ületab

10^25 flops). Artikkel 55 toob välja

kohustused sellistele mudelitele, nt riskide

hindamine, intsidentide teavitamine ja

küberturvalisus. Määrus seab aluse

(Foundation)-mudelite konkreetsele

reguleerimisele.

Järelevalve ja

jõustamismehhanismid

Art 64–70, 71–74,

99–101

Artiklid 64–70 sätestavad uute

järelevalveasutuste loomise (nt TI amet,

riiklikud kontaktpunktid). Artiklid 71–74

määravad turujärelevalve ja

registrikohustused. Artiklid 99–101 näevad

ette karistused – kuni 7% ülemaailmsest

käibest. Nende alusel on määruse

jõustamine tugev, selge ja tsentraliseeritud.

Mõju erinevatele

sidusrühmadele

Art 16–29, 52, 64–

66, 68, 84–85

Arendajad peavad täitma artiklite 16–29

kohaseid kohustusi (nt tehniline

dokumentatsioon, riskihinnang). Kodanikke

kaitstakse läbipaistvusnõuetega (Art 50,

68). Regulaatoritel on selged volitused (Art

64–66). Globaalsed ettevõtted peavad

järgima määrust, kui nad tegutsevad EL

turul (Art 2 – ekstraterritoriaalne toime),

mis tähendab, et määrus võib de facto

standardiseerida üleilmselt praktikaid.

Tabel 2. Euroopa Liidu tehisintellekti määruse (EL määrus 2024/1689) olulisimad artiklid ning

nende mõju viies võrdluskategoorias.

7.2. USA TI regulatsiooni analüüs

Nagu eelpool viidatud puudub USA-s seni ühtne, TI spetsiifiline föderaalne seadus. Selle asemel

tugineb USA lähenemine täidesaatvatele korraldustele, vabatahtlikele standarditele ja

olemasolevale sektoripõhisele seadusandlusele. Keskseks elemendiks on olnud Bideni

administratsiooni täidesaatev korraldus nr 14110 „Turvaline, kindel ja usaldusväärne

tehisintellekt“ (välja antud 30. oktoobril 2023), mis suunas föderaalseid agentuure looma juhiseid

TI ohutuse, privaatsuse, kodanikuõiguste ja tööturu aspektide osas (The White House, 2023).

Kuigi tegemist ei ole seadusega, nägi see ette TI Riskijuhtimise Raamistiku (AI RMF)

kohustusliku integreerimise avaliku sektori tegevusse ning NISTi rolli standardite loomisel (NIST

2023).

Täitevkorraldusega loodi ka TI ohutusinstituut, mille eesmärk oli uurida pikaajalisi süsteemseid

riske. Tegemist oli terve valitsuse lähenemisega usaldusväärse TI suunas, ent see ei kehtestanud

siduvaid kohustusi eraettevõtjatele (The White House, 2023). 2025. aasta alguses andis uus

administratsioon välja uue korralduse „Takistuste kõrvaldamine Ameerika AI juhtpositsioonilt“,

mis tühistas Bideni EO 14110 ja suunas agentuure vähendama regulatsioone, mida president

Trump pidas innovatsiooni pidurdavateks (The White House, 2025). See poliitikamuutus

illustreerib USA AI-poliitika ebastabiilsust, kus pendeldatakse struktureeritud ohutuse ja laissez-

faire (Skogstad et al. 2007) innovatsiooni vahel.

7.2.1. NIST AI Riskijuhtimise Raamistik

Üks USA lähenemise nurgakividest on NISTi AI Riskijuhtimise Raamistik (AI RMF), mis avaldati

jaanuaris 2023 ning töötati välja Kongressi poolt vastu võetud TI algatuse seaduse alusel (NIST,

2023). Tegemist on vabatahtliku juhendiga, mis toetab TI süsteemide usaldusväärsust, pakkudes

organisatsioonidele paindlikku tööriistakomplekti nelja põhifunktsiooni alusel: juhtimine

(Govern), kaardistamine (Map), mõõtmine (Measure) ja juhtimine (Manage) (NIST, 2023). AI

RMF ei kehtesta juriidiliselt siduvaid riski kategooriaid (nt kõrge riskiga süsteemid), vaid toetab

olemasolevaid riskihindamise praktikaid

7.2.2. Sektori- ja agentuuripõhised juhised

Lisaks NISTile on erinevad USA agentuurid (nt FTC, FDA, DOT, EEOC) välja andnud TI-

teemalisi juhiseid. FTC (Föderaalne Kaubandus Komitee) on juhtiv agentuur tarbijakaitse vallas

ning tuletab ettevõtetele meelde, et AT tooted kuuluvad olemasolevate seaduste (nt eksitava või

ebaausa reklaami seadused) alla (Diresta & Sherman, 2023). FTC hoiatab ebaausate väidete eest

TI võimekuste kohta ja nõuab, et TI kasutamine värbamises või krediidi hindamises ei põhjustaks

diskrimineerimist (Diresta & Sherman, 2023).

7.3. Võrdlev analüüs ELi ja USA lähenemisest vastavalt võrdluskategooriatele

7.3.1. Riskiklassifikatsioon

ELi TI määrus jagab tehisintellekti süsteemid nelja riskikategooriasse: lubamatu, kõrge riskiga,

piiratud riskiga ja madala riskiga. Kõrge riskiga kategooriad on määratletud ELi õiguses (määruse

EL 2024/1689, lisa III) ja neile kehtivad kohustuslikud nõuded. USA-s puudub ametlik, seadusega

määratletud riskiklassifikatsioon. Selle asemel on riskijuhtimine jäetud praktikute enda otsustada.

NIST-i AI RMF julgustab organisatsioone kaardistama võimalikke kahjusid (indiviididele,

organisatsioonidele või ühiskonnale), kuid ei kehtesta formaalseid „kõrge riski“ silte (NIST 2023).

Seega tegutsevad ELi pakkujad kindla ja siduva riskitaksonoomia alusel, samas kui USA

ettevõtted hindavad riske sisemiselt. EL-i laiapõhine TI regulatsioon pakub selgust ja

õiguskindlust, kuid vähendab paindlikkust. USA-s annab kategooriate puudumine paindlikkuse,

ent suurendab ebakindlus, mis võib tekitada olukordi kus ettevõtted ei pruugi teada, milline TI

kasutus võib tulevikus sattuda regulatsiooni alla. Kui EL-i ettevõtetel on selged juhised TI

süsteemi rakendamiseks TI määruse klassifikatsiooni süsteemi põhjal, siis USA ettevõte saab

tugineda üksnes üldpõhimõtetele ning peab ootama järelevalveasutuse hinnangut.

7.3.2. Läbipaistvus ja selgitavatus

Mõlemad jurisdiktsioonid rõhutavad läbipaistvuse olulisusele, kuid teevad seda erinevalt. EL-i

määrus sisaldab konkreetseid nõudeid, mis käsivad teatud juhtudel teavitada kasutajat TI

kasutamisest, nagu Euroopa parlamendi ja Nõukogu määruse 2024/1689 artikkel 50 puhul peab

igasugune juturobot end tuvastama TI-na. Nende nõuete rikkumine võib kaasa tuua rahalise

karistuse. USA-l ei ole võrreldavaid seaduslikke avalikustamiskohustusi. Selle asemel soovitavad

juhised (n.t. FTC ja NIST) „püüelda läbipaistvuse poole“ ning edendada selgitatavust kui parimat

tava. FTC soovitab ettevõtetel võimaldada TI-süsteemide vaidlustamist ning anda kasutajatele

mõistmist, kuidas otsuseid tehakse, kuid seaduslikku kohustust selleks ei ole (Jillson, 2021). Seega

on EL-i läbipaistvusnõuded konkreetsed ja õiguslikult siduvad, kuid USA toetub pehmetele

normidele ja kaudsele täitmissurvele tarbijakaitseseaduste kaudu.

7.3.3. Üldotstarbeline tehisintellekt

ELi TI määrus on üks esimesi õigusakte maailmas, mis käsitleb üldotstarbelisi TI-mudeleid, nagu

ChatGPT. Euroopa Parlamendi ja Nõukogu määrus 2024/1689 määrab kindlaks kriteeriumid

(artikkel 51) ja kohustused (artikkel 52–55) suurte ja kohandatavate mudelite pakkujatele. Mis

annab EL-i regulaatoritele õiguse neid mudeleid määratleda, jälgida ning rakendada neile

konkreetseid kohustusi (s.h. mudeli hindamine ja intsidentide raporteerimine).

USA-s puudub selliste mudelite jaoks eraldi TI regulatiivne raamistik. NIST püüab 2024. aasta

generatiivse TI profiil käsitleda LLM-idega seotud riske (n.t. pettused, andmemoonutus). USA

poliitika kaasab üldotstarbelist TI-d pigem kaudselt olemasolevate tööriistade kaudu. Näiteks

2023. aasta lõpus kutsus Bideni täidesaatev korraldus (Exec. Order No. 14110) üles looma autentse

sisu juhiseid (sarnaselt ELi määruses sätestatule). Samuti on FTC käsitlenud juhtumeid, kus LLM-

ide väljundid on tekitanud probleeme. Praktikas tähendab see, et ELi TI mudeli pakkujal on selged

ja mudelispetsiifilised kohustused, samas kui USA-s oodatakse, et üldmudelid järgivad

laiapõhjalisi väärtuspõhimõtteid (nagu ausus, tõepärasus) ilma uute siduvate kohustusteta.

7.3.4. Järelevalve ja jõustamine

Euroopa Parlamendi ja Nõukogu artikkel 64 poolt sätestatud liikmesriikide järelevalveasutuste ja

ELi Tehisintellekti Ameti kaudu, kus Komisjonil on koordineeriv roll. EL-il on määruste

rikkumise eest võimalik määrata mitme miljonilisi trahve või kuni 7% protsendi aastakäivest.

USA-s on TI-ga seotud normide jõustamine killustunud. FTC võib rakendada meetmeid eksitavate

väidete või kallutatud algoritmide vastu FTC seaduse alusel, kuid spetsiaalset TI-järelevalveüksust

ei ole. Sarnaselt võivad tööturul või finantsteenustes esinevaid rikkumisi käsitleda olemasolevate

seaduste alusel teised agentuurid. Karistused on üldiselt seadusjärgsed trahvid või kohtu

korraldused, mitte TI spetsiifilised meetmed. Lühidalt peavad ELi TI sidusrühmad peavad

arvestama konkreetsete TI rikkumiste eest ette nähtud karistustega, samas kui USA ettevõtted

seisavad silmitsi üldisemate normide ja ebamäärasemate järelevalvemeetoditega.

7.3.4. Järelevalvestruktuur

Euroopa Parlament ja Nõukogu määruse 2024/1689 artiklid 64-70 kehtestavad uue

institutsionaalse arhitektuuri: ELi Tehisintellekti Amet, liikmesriikide pädevad asutused ja ELi TI

Nõukogu, mis hakkab pakkuma järelevalvet EL-i TI määruse järgimise osas. USA-s puudub

samaväärne tsentraliseeritud struktuur; tegevust koordineerib peamiselt Valge Maja teaduse ja

tehnoloogia poliitika büroo (OSTP), samas kui reguleerimine jääb erinevatele sektoripõhistele

agentuuridele (Veale & Zuiderveen Borgesius, 2021).

7.3.5. Mõju sidusrühmadele

Arendajate ja ettevõtjate osas loovad EL-i selged nõuded õiguskindlust, kuid suurendavad

vastavuskulusid, eriti VKE-de jaoks (Veale & Zuiderveen Borgesius, 2021). USA-s naudivad

arendajad suuremat paindlikkust ja kiiremat turule pääsu, kuid õigusliku ebamäärasuse tõttu

võivad riskid ja hilisemad karistused osutuda oluliseks takistuseks.

Regulaatoritelt aga nõuab EL-i mudel uusi pädevusi, kuid toetub tugevatele õiguslikele

mehhanismidele. USA regulatsioon tugineb olemasolevatele seadustele, mis võivad AI-

spetsiifilises kontekstis osutuda ebaefektiivseteks (Fjeld et al., 2020).

Kodanikud ja tarbijad saavad nautida EL-i poolt tagatud paremat läbipaistvust ja õiguste kaitset,

võimaldades näiteks otsuste vaidlustamist või kõrge riskiga süsteemide vältimist (Floridi et al.,

2018). USA tarbijakaitse põhineb peamiselt üldisel „ebaausate praktikate“ käsitlusel, mis on

vähem prognoositav (Fjeld et al., 2020).

Rahvusvahelise mõju osas on EL-i määrusel potentsiaali saada üleilmseks standardiks tänu oma

ekstraterritoriaalsele ulatusele (Bradford, 2020). USA ettevõtted, kes soovivad EL turule pääseda,

peavad kohanduma EL-i reeglitega, samas kui koduturul saavad nad tegutseda paindlikumalt.

7.4. Kuidas edasi? Lähenemine või eemaldumine TI poliitikas?

Tulevikku vaadates tekib küsimus kas USA ja ELi poliitikad liiguvad ühtlustumise või lahknemise

suunas? Praegused arengusuunad viitavad osaliselt mõlemale. On märgata sarnast lähenemist

laiemates põhimõtetes ja rahvusvahelistes kohustustes. Mõlemad osapooled lubavad järgida

riskipõhist tehisintellekti juhtimist ja osaleda ühiste standardite väljatöötamises. Näiteks on EL ja

USA loonud ühise tegevuskava usaldusväärse tehisintellekti ja riskijuhtimise jaoks, mille eesmärk

on edendada ühiseid terminoloogiaid ja taksonoomiaid ning informeerida lähenemisviise AI

riskijuhtimisele (Csernatoni, 2023). Lisaks on G7 riigid kokku leppinud AI põhimõtetes ja

käitumisjuhendis, et edendada AI süsteemide ohutust ja usaldusväärsust (EY Global, 2023).

OECD AI põhimõtted, mis edendavad innovatiivset ja usaldusväärset AI-d, on samuti mõlema

poole poolt omaks võetud (OECD, 2019).

Lisaks loovad globaalsed rahvusvahelised turujõud, nagu tehnoloogiaettevõtted, mis tegutsevad

mõlemal pool Atlandi ookeani, survet harmoniseerimiseks. N.n. "Brüsseli efekt" võib nihutada osa

USA praktikast ELi sarnastele standarditele, kuna ettevõtted kohandavad oma tooteid vastavusse

ELi regulatsioonidega, et säilitada turule juurdepääs (Bradford, 2020). Siiski püsivad sügavad

erimeelsused. ELi juriidiline stiil ja ambitsioon õigusi kodifitseerida (nagu näha lõplikus TI

õigusaktis) ei näita taandumismärke, vaid pigem viitab vastupidisele trendile. Euroopa lisab kihte

nagu ekspordikontroll “kaksikotstarbelisele” tehisintellektitarkvarale.

Samas aga USA-s jätkavad vabariiklased ja tööstus tugevat regulatsiooni vastu seismist ning

Kongressis olevad tehisintellekti eelnõud on jäänud seisma. Näiteks on vabariiklased lubanud

tühistada Bideni täidesaatva korralduse TI kohta, väites, et see takistab innovatsiooni (Booth,

2024). Kui ei toimu poliitilist šokki, siis tundub tõenäoline, et USA jätkab pigem järkjärgulist

lähenemist. Näiteks tulevased administratsioonid võivad laiendada Bideni täidesaatvat korraldust,

kuid vältida ELi stiilis keelde (Engler, 2023). Strateegiline konkurents võib isegi lõhet süvendada,

samal ajal kui Hiina kiirendab oma TI agendat, püüavad mõlemad lääneblokid saavutada

juhtpositsiooni, kuid erinevate eesmärkide kaudu. USA võib pigem eelistada paindlikkust ja

julgeolekut (n.t. TI relvastusvõidujooksu hirmud) kuid EL samal ajal sotsiaalsete eesmärkidega

joondumist. EL, olles kindel oma regulatiivses mudelis, võib suruda uusi läbipaistvuse ja ohutuse

standardeid, mis omakorda võivad esile kutsuda USA vastumeetmed, nagu näiteks digitaalsete

tariifide ähvardusi (Wall Schechner & Meichtry, 2025).

Arvestades neid mustreid, tundub täielik lähenemine lähiajal ebatõenäoline. Selle asemel võib

oodata jätkuvat “transatlantilist mittejoondumist” detailides, nagu Engler (2023) märgib, et ELi ja

USA TI riskijuhtimise režiimide spetsiifikas on rohkem erinevusi kui sarnasusi. Koostöö

keskendub ühistele riskidele, pehme õiguse kaudu. Küsimus on selles, kas vastastikuse

tunnustamise kokkulepped või uus kaubandus-tehnoloogiaalane pakt suudaksid lõhe ületada. Kui

kumbki pool pakub regulatiivset paindlikkust või ühiseid piloteerimisprojekte (n.t. USA tunnustab

mõningaid ELi testimisstandardeid või EL delegeerib järelevalvet rahvusvahelistele organitele),

võib lähenemine süveneda (Engler, 2023). Vastasel juhul hoiab EL-i standardikeskne missioon ja

Ameerika innovatsioonile suunatud tee nad osaliselt eraldi radadel.

Kokkuvõttes on EL ja USA lukustatud peenesse joondumise ja lahknemise tantsu. Neil on ühine

eesmärk, kuid nende seadusandlikud vahendid, riskitaluvus ja strateegilised prioriteedid erinevad.

Lõpptulemus sõltub poliitilisest tahtest diplomaatia ja tehniliste töörühmade kaudu võib koostöö

süveneda, kuid põhjalikud juriidilised ja kultuurilised lõhed viitavad sellele, et kumbki piirkond

jääb lähiaastatel valdavalt oma mudeli juurde.

8. TRANSATLANTILINE LÄHENEMINE TEHISINTELLEKTI

VALITSEMISELE

TI regulatsiooni kujundamisel on keskne eesmärk leida tasakaal innovatsiooni soodustamise ja

ühiskondlike ning eetiliste riskide maandamise vahel. Nagu varasemalt viidatud erineb EL-i

ettevaatlik, reeglitel ja riskipõhimõtetel põhinev lähenemine oluliselt USA paindlikkusest ja

sektoripõhisest mudelist, mis rõhutab innovatsiooni. Käesolev peatükk esitab ettepaneku hübriidse

regulatiivse lähenemise kohta, mis võiks ühendada mõlema regiooni tugevused ning toetub

kolmele teoreetilisele raamistikule: regulatiivse halduse teooriale, innovatsioonisüsteemide

teooriale ning kohanemisvõimelisele osalusjuhtimisele.

Esmajärjekorras tuleks reguleerimises lähtuda jagatud kõrgetasemelistest põhimõtetest nagu

ohutus, läbipaistvus, õiglus, vastutus ja põhiõiguste kaitse. Need väärtused loovad ühtse aluse

transatlantilisele koostööle. Selle väärtusraamistiku rakendamine eeldab mitmeid konkreetseid

juhtimisinstrumente.

Astmeline riskihaldus regulatsioon võimaldaks mitme tasandilist raamistikku, kus kõrge riskiga

TI-rakendustele (nt meditsiin, töölevõtt) kohaldatakse ranget järelevalvet nagu

eelsertifitseerimine, logimine ja auditid. Madalama riskiga rakendused alluvad leebematele

läbipaistvuskohustustele (Euroopa Komisjon, 2024).

Lisaks aitaksid regulatiivsed liivakastid pakuvad idufirmadele ja VKEdele võimalust katsetada

uusi tehnoloogiaid turvalises keskkonnas, kus eksperimenteerimine ei too kaasa karistusi, kui

järgitakse kokkulepitud juhiseid (EU Artificial…, 2024). See kiirendab innovatsiooni ja võimaldab

reaalajas õppimist. Kaasregulatsioon ja avaliku-erasektori koostöö toetavad vabatahtlike

käitumisjuhiste ja koostööplatvormide loomist. EL-i praktikate kood ja USA avaliku- ja erasektori

partnerlused on selle heaks näiteks.

Algortmiline läbipaistvus ja järelevalve mehhanismid aitavad tagada, et kõrgema mõjuga TI-

süsteemid peavad olema dokumenteeritud, treeningandmed ja otsustuste alused jälgitavad ning

võimalusel auditeeritud sõltumatute osapoolte poolt. Lisaks on kasulik sidusrühmade kaasamine

mitmekesistes nõuandekogudes (akadeemikud, tööstus, kodanikuühiskond) aitab tuvastada uusi

riske ja arvestada ühiskondlike väärtustega.

8.1. Institutsiooniline ülesehitus ja kohandus

Transatlantiline juhtimine vajab institutsionaalseid mehhanisme, mis ühendavad tsentraalse

suunamise ja kohaliku paindlikkuse. EL-is võib keskset rolli täita TI Amet, USA-s aga näiteks

sõltumatu komisjon või agentuuride ülene töörühm. Need asutused peaksid välja andma suuniseid

ja koordineerima sektoripõhiste regulatsioonide rakendamist.

Oluline on regulatsioonide perioodiline ülevaatus. Reeglite tõhususe hindamiseks tuleks

kehtestada regulaarsed hindamisperioodid (n.t. iga 3–5 aasta järel) ja n.n.

„päikeseloojanguklauslid“, mis kohustavad poliitikate ajakohastamist tehnoloogia arenguga

sammu pidamiseks (Euroopa komisjon, 2024). Sellised mehhanismid on kooskõlas nii regulatiivse

halduse pindlikkuse põhimõttega kui ka innovatsioonisüsteemide teooriaga, kus rõhk on

tehnoloogilise lukustamise vältimisel.

Samuti tuleb rakendada eetilisi mõjuanalüüse, mis hindavad TI-süsteemide vastavust väärtustele

nagu õiglus ja läbipaistvus juba arenduse varajases faasis. UNESCO eetiline mõjuhinnang (Ethical

Impact Assessment) pakub hea raamistiku kogu elutsükli hindamiseks (UNESCO, 2023). Lisaks

on vajalik rahvusvaheline koordineerimine, mille kaudu võiks edendada parimate praktikate

jagamist ja vastastikust tunnustamist.

8.2. Transatlantiline kooskõlastamine

Kuna täielik õiguste ühtlustamine ei ole realistlik ega vajalik, tuleks panustada n.n. pehmesse

kooskõlastamisse ja vastastikusesse tunnustamisse. Näiteks võiksid USA ja EL vastastikku

aktsepteerida kõrge riskiga TI vastavussertifikaate, kui need täidavad mõlema poole

ohutusnõudeid. Ühised tehnilised standardid, mis on välja töötatud rahvusvaheliste

standardiorganisatsioonide (nt ISO, IEEE) kaudu, aitavad vähendada halduskoormust ja parandada

vastastikust mõistmist. Liivakastide koostöö võimaldaks Euroopa ettevõtetel testida rakendusi

USA-s ja vastupidi, soodustades piiriülest innovatsiooni ja laiemat turu tagasisidet.

Lõpuks, ühine suutlikkuse suurendamine hõlmab riskimõõdikute arendamist, mõjuanalüüside

võrdlemist ning avatud tööriistade ja andmestike jagamist. Vastavalt kohanemisvõimelise

osalusjuhtimise teooriale peaks pöörama tähelepanu sellele, et standardeid välja töötavad

mehhanismid kaasaksid ka VKE-sid, kodanikuühiskonna esindajaid, akadeemikuid, tööstuse ja

avaliku sektori esindajaid, et võimaldada sektorite ülest osalust. Selline lähenemine aitab tagada

usaldusväärsuse ja regulatsioonide ning standardite õiguspärasuse.

8.3. Ideaalse maailma hübriidstsenaarium: EL ja USA parimate praktikate

ühendamine

Tuginedes eelnevate alapeatükkide (peatükid 8.1 ja 8.2) esitatud analüüsile ja teoreetilisele

raamistikule pakutakse välja ideaalne TI regulatsiooni hübriidne stsenaarium, mis ühendab

mõlema poole tugevaimad regulatiivsed praktikad. Alapeatüki eesmärgiks on pakkuda

poliitikasoovitusi nii USA-le kui EL-ile, et harmoniseeritud lähenemise suunas liikuda. Teiseks

eesmärgiks on toetada magistritöö kolme uurimisküsimust (UK1-UK3) täitmist, võimaldades

samal ajal teoreetilist raamistikku ehk vastutustundlikkust (peatükk 4.1, regulatiivse halduse

teooria), innovatsiooni (peatükk 4.2, innovatsioonisüsteemide teooria) ja interdistsiplinaarset

koostööd (peatükk 4.3, kohanemisvõimelise osalusjuhtimise teooria).

Ideaalne hübriidne mudel kombineeriks EL-i stiilis siduvad reeglid ja TI süsteemide astmelised

riskiklassifikatsioonid ning järelevalve mehhanismid, kuid samal ajal säilitaks regulatiivne

süsteem USA lähenemisest inspireeritud paindlikkuse madala riskiga rakenduste osas, mis

võimaldab omakorda kiiremat innovatsiooni. See lähenemine aitaks UK1 kohaselt tasakaalustada

innovatsiooni ja vastutustundlikku TI arendamise, mis aitab vältida liigset halduskoormust madala

riskiga TI lahenduste puhul.

Teiseks peaks ideaalne mudel põhinema koostööl ja kaasamisel, kus põhirõhk on

interdistsiplinaarsete foorumite ja nõukogude loomisel, kuhu on kaastaud erinevad sidusrühmad.

Need foorumid ja nõukogud aitavad tagada, et TI-d puudutavate regulatsioonide ja poliitikate

kujundamine ei toimuks suletud süsteemina. Selline lähenemine aitab vastavalt UK3-le tagada

kõikide relevantsete osapoolte koostööd TI reguleerimisel, võttes arvesse kõiki võimalikke

erinevaid vaatenurki.

Kolmandaks peaks ühine regulatiivne mudel olema dünaamiline ja kohanemisvõimeline. Selleks

peab mudel tuginema regulatiivsetel liivakastidel, regulaarsetel mõjuhindamistel nind sisaldama

päikeseloojangu klausleid. See lähenemine aitab regulatsioonidel kaasas käia tehnoloogia kiire

arenguga ja seeläbi luua soodsad tingimused innovatsiooni edendamiseks. Siinkohal on seos

eelkõige UK2-ga, kuna lähenemine aitab takistada innovatsiooni lämmatamist. Lisaks aitavad

regulatiivsed liivakastid reaalajas testida uusi TI lahendusi ilma kohe karistava regulatiivse

sekkumiseta.

Üldotstarbeliste mudelite reguleerimise osas võiks toimida kahe lähenemise kattuvus. Nt.

võimaldaks EL-i riskipõhine raamistik tuvastada süsteemse mõjuga mudeleid, samal ajal kui USA

printsiipidel põhinev lähenemine pakuks kontekstitundlikkust ja paindlikkust. Nagu eelnevalt

viidatud (peatükk 8) tuleks rahvusvahelise koostöö kontekstis tunnustada ühiseid tehnilisi

standardeid ja liivakastide vaelist koostööd.

Peatükis välja pakutud ideaalstsenaarium ei ole ilmtingimata kompromiss vaid sihipärane

strateegia, mis aitaks kujundada tulevikukindlat regulatsiooni, mis võimaldab tagada

innovatsioonivõimekuse ning vastutustundlikku TI arendamise.

KOKKUVÕTE

Käesolev magistritöö analüüsis Euroopa Liidu ja Ameerika Ühendriikide tehisintellekti (TI)

regulatiivseid lähenemisi eesmärgiga mõista, kuidas erinevad raamistikud mõjutavad

innovatsiooni ning vastutustundlikku arengut. Võrdleva juhtumianalüüsi kaudu ilmnes, et kuigi

EL ja USA jagavad üldisi eesmärke, nagu ohutus, eetilisus ja tehnoloogia arengu toetamine, on

nende lähenemisviisid märkimisväärselt erinevad. EL eelistab tsentraliseeritud, õiguslikult siduvat

ja riskipõhist lähenemist, mille fookus on väärtuspõhisel ja preventiivsel reguleerimisel. USA

seevastu toetub detsentraliseeritud, sektoripõhisele ning rohkem soovitavatele ja innovatsiooni

soosivatele mehhanismidele.

Töö teoreetiline raamistik koosnes regulatiivse halduse-, innovatsioonisüsteemide- ja

kohanemisvõimelise osalusjuhtimise teooriast, mille põhjal selgitati, et edukas TI regulatsioon

peab olema paindlik, tõenduspõhine ja kaasav. Regulatiivne tasakaal peab võimaldama

innovatsiooni, samal ajal maandades eetilisi, juriidilisi ja sotsiaalseid riske. Töö toob esile, et

innovatsiooni ei takista niivõrd regulatsioon ise, vaid jäik või valesti ajastatud poliitika. Seetõttu

on vajalikud mehhanismid nagu regulatiivsed liivakastid, korduv ülevaatused ja laiapõhjaline

sidusrühmade kaasamine.

Meetodina kasutati võrdlevat juhtumianalüüsi, mille keskmes olid EL-i TI määrus ja USA

detsentraliseeritud poliitikad. Uurimisküsimused tõid esile kolm keskset väljakutset: tasakaalu

leidmine innovatsiooni ja vastutuse vahel, regulatsioonide mõju innovatsioonile ning

interdistsiplinaarse koostöö tähtsus. Nendele vastates näitas töö, et regulatiivsete keskkondade

kujundamisel on oluline õppida mõlema nii EL-i kui ka USA kogemustest. Optimaalseks

tulevikusuunaks võiks olla hübriidne lähenemine, mis ühendab EL-i normatiivse selguse ja USA

paindlikkuse, toetudes samal ajal teadmuspõhisele, kohandatavale ja kaasavale

poliitikakujundamisele. Magistritöö käigus leiti, et TI regulatsioon peaks ühendama EL-i

regulatiivse selguse ja USA paindlikkuse, s.h. kehtestades kõrge riskiga süsteemidele ranged

nõuded ning samal ajal võimaldades madala riskiga lahendusi. Teiseks leiuks oli, et innovatsiooni

ei pidurda mitte regulatsioon ise, vaid selle jäikus ja ajastus, mistõttu on soovitatav rakendada

regulatiivseid liivakaste ja mõjuanalüüse. Samuti on oluline pöörata tähelepanu kõiki sidusrühmi

kaasavale lahendusele.

Edasiste uurimisobjektide osas võiks keskenduda kvantitatiivsele mõjuanalüüsile, mis hindaks

regulatsioonide mõju TI innovatsioonile ning TI lahenduste kasutusele võttu enne ja pärast TI

regulatsioonide jõustamist.

Lõpetuseks võib väita, et TI reguleerimine ei ole pelgalt tehniline või juriidiline väljakutse, vaid

nõuab laiemat arusaama ühiskondlikest väärtustest, poliitilisest kontekstist ja

innovatsioonisüsteemide toimimisest. Ainult siis, kui reguleerimine põhineb mitmetasandilisel

koostööl, suudame kujundada tulevikukindlaid ja õiguspäraseid lahendusi, mis soodustavad nii

tehnoloogilist arengut kui ka ühiskonna heaolu.

SUMMARY

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND REGULATION: COMPERATIVE CASE STUDY

ON USA AND EU REGULATION ON AI

Hans Christian Ende

This master's thesis analyses how the regulatory frameworks for artificial intelligence (AI) differ

between the European Union (EU) and the United States (US) with the focus on understanding

how different frameworks affect innovation and the development of responsible AI. Through a

comparative case study between the EU and the US, it became clear that although the both share

common goals such as safety, ethics and supporting technological development, their approaches

differ significantly.

The thesis is guided by three research questions:

1. How can regulatory frameworks be designed to foster AI innovation while ensuring

responsible development?

2. What are the main challenges in regulating AI without hindering innovation and

how these challenges can be addressed?

3. How can policymakers leverage interdisciplinary collaboration to create nuanced

AI regulations that take into account diverse perspectives and industry needs?

In order to address these questions, the thesis elaborates on three complementary theoretical

frameworks, consisting of regulatory governance theory, innovation systems theory and adaptive

participatory governance. These theories provide basis for analysing how regulation can be

enabling and protective in case of emerging technologies, such as AI. The research questions also

highlighted the need to striking a balance between innovation and accountability as well as

highlighted the importance of interdisciplinary collaboration and effects on regulation on

innovation.

The thesis uses a comparative case study method, with a focus on the EU AI Act and relevant US

polices, such as executive orders, sectoral guidelines, and risk management frameworks. The thesis

encompasses analysis of relevant academic literature, legal texts, and institutional reports and

includes a thematic matrix that was used to compare the EU and US approach through five key

dimensions: risk classification, transparency, general-purpose AI models, enforcement

mechanisms, and impact on stakeholders.

The findings of the thesis show that while both approaches share overarching goals, such as safety,

transparency, and innovation, their regulatory styles diverge significantly. The EU focuses on

creating centralised, legally binding, and risk-based approach, while the US on a decentralised,

sector-specific, and voluntary guidance that sets key principles of the development of AI systems.

The US approach focuses more on flexibility and self-regulation of the market.

The thesis concluded that in order to develop effective AI regulation it needs to be flexible,

evidence-based and inclusive. As innovation is not hindered purely by regulation, but rather by

rigid and poorly timed policies, it must incorporate mechanisms, such as regulatory sandboxes,

iterative policy reviews and a multistakeholder approach in order to ensure accountability and

innovation. The thesis highlights that AI regulation is a complex governance challenge that needs

to include societal values, scientific expertise, and adaptive institutions. Therefore, the thesis

recommends a hybrid regulatory model that encompasses the normative clarity of the EU

framework together with the flexibility of the US´s framework, that is supported by continuous

learning and interdisciplinary, cross-sectoral cooperation.

46 
 
KASUTATUD ALLIKATE LOETELU  
Al-Maamari,  A. (2025). Between Innovation and Oversight: A Cross-Regional Study of AI Risk  
Managment  Frameworks  in  the  EU,  U.S.,  and  China.  Kasutatud:  20.  aprill.  2025. 
https://arxiv.org/pdf/2503.05773  
Amendments adopted by the European Parliament on 14 June 2023 on the proposal for a regulation  
of  the  European  Parliament  and  of  the  Council  on  laying  down  harmonised  rules  on 
artificial intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain Union legislative 
acts (COM(2021)0206 – C9-0146/2021 – 2021/0106(COD)) 
Arnstein, S., R. (1969). A Ladder of Citizen Participation. Kasutatud 03. mai 2025.  
https://lanwt.i8.dgicloud.com/_flysystem/repo-bin/2024-10/TD%20202-
20%281%29%20A%20Ladder%20of%20Citizen%20Participation%2C%20Arnstein%2C
%201969.pdf  
Baldwin, R., Cave, M., & Lodge, M. (2012). Understanding Regulation: Theory, Strategy, and  
Practice.  Oxford  University  Press.  Kasutatud  04.  mai  2025 
https://books.google.ee/books?hl=en&lr=&id=eAFREAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&ots
=0HQLC99s-
o&sig=8_OI_q86IAjfWkgld8eRIQSGYSk&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false  
Binns, R. & Veale, M. (2021). Is that your final decision? Multi-stage profiling, selective effects,  
and Article 22 of the GDPR. International Data Privacy Law, 11(3), lk 227–244. Kasutatud 
04. mai 2025 https://doi.org/10.1093/idpl/ipab012  
Booth, H. (2024). Republicans’ vow to repeal Biden’s AI executive order has some experts  
worried.  TIME.  Kasutatud  12.  mai  2025  https://time.com/6996927/republicans-repeal-
biden-ai-executive-order/  
Borrás, S., Edler, J. (2014). The governance of change in socio-technical and innovation systems:  
three  pillars  for  a  conceptual  framework.  03.  mai  2025. 
https://doi.org/10.4337/9781784710194.00011  
Bureau of Industry and Security, (2025). Framework for Artificial Intelligence Diffusion.  
Kasutatud: 21. aprill 2025 https://www.federalregister.gov/documents/2025/01/15/2025-
00636/framework-for-artificial-intelligence-diffusion  
Burca, de G., Kohane, O., R., Sabel. C (2014). De Búrca, G., Keohane, R. O., & Sabel, C. (2014).  

47 
 
New Modes of Pluralist Global Governance. New York University Journal of International 
Law  and  Politics,  45(3),  lk  723–786.  Kasutatud  13.  mai  2025.  https://nyujilp.org/wp-
content/uploads/2013/11/45.3-de-Burca.pdf  
Bradford, A. (2020). The Brussels effect. Northwestern University Law Review, Vol. 107, No. 1, 
2012. Kasutatud 12. mai 2025  
https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm?abstractid=2770634  
Calo, R. (2017). Artificial Intelligence Policy: A Primer and Roadmap. U.C. Davis Law Review,  
51,  lk  399–435.  Kasutatud  04.  mai  2025 
https://lawreview.law.ucdavis.edu/issues/51/2/Symposium/51-2_Calo.pdf  
Carayannis, E. G., & Campbell, D. F. (2009). 'Mode 3' and 'Quadruple Helix': Toward a 21st  
Century Fractal Innovation Ecosystem. International Journal of Technology Management, 
46(3-4), lk 201-234. Kasutatud 03. mai 2025. https://doi.org/10.1504/IJTM.2009.023374  
Cath, C., Wachter, S., Mittelstadt, B., Taddeo, M., & Floridi, L. (2018). Artificial Intelligence and  
the 'Good Society': the US, EU, and UK approach. Science and Engineering Ethics, 24(2), 
lk 505–528. Kasutatud 05. mai 2025 https://doi.org/10.1007/s11948-017-9901-7  
Clark, J., & Hadfield, G. (2019). Regulatory Markets for AI. (Presentation of concept in Harvard  
AI Initiative). Kasutatud 04. mai 2025. https://arxiv.org/abs/2001.00078  
Csernatoni, R. (2023). Trustworthy AI in the EU-U.S. Trade and Technology Council.  
Transatlantic.org.  Kasutatud  13  mai  2025  https://www.transatlantic.org/wp-
content/uploads/2023/01/Csernatoni_Background-Paper-on-the-EU-US-TTC-
Cooperation-on-AI.pdf  
Diresta, A. E. Sherman, Z., (2023). FTC Signals Increased Scrutiny of AI Technologies.  
Kasutatud 12 mai 2025. https://www.hklaw.com/en/insights/publications/2023/07/the-ftc-
is-regulating-ai-a-comprehensive-analysis  
Edquist, C. (1997). Systems of Innovation: Technologies, Institutions, and Organizations. II. 
Pinter.  Lk  18  Kasutatud  04.  mai  2025.  https://charlesedquist.com/wp-
content/uploads/2015/06/science-technology-and-the-international-political-economy-
series-charles-edquist-systems-of-innovation_-technologies-institutions-and-
organizations-routledge-1997.pdf 
Engler, A. (2023). The EU and U.S. diverge on AI regulation: A transatlantic comparison and  
steps to  alignment.  Kasutatud 12.  mai 2025  https://www.brookings.edu/articles/the-eu-
and-us-diverge-on-ai-regulation-a-transatlantic-comparison-and-steps-to-alignment/  
Etzkowitz, H., Leydesdorff, L. (2000). The dynamics of innovation: From National Systems and  

48 
 
'Mode 2' to a Triple Helix of university–industry–government relations. Research Policy, 
29(2),  lk  109–123.  Kasutatud  03.  mai  2025.  https://doi.org/10.1016/S0048-
7333(99)00055-4  
Euroopa Komisjon, (2018). Artificial intelligence: Commission kicks off work on marrying  
cutting-edge  technology  and  ethical  standards.  Kasutatud  20  aprill  2025 
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_18_1381 
Euroopa Komisjon, (2019). European approach to artificial intelligence. Kasutatud: 20. aprill  
2025  https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/european-approach-artificial-
intelligence  
Euroopa Komisjon, (2020). Shaping Europe´s Digital Future. Kasutatud 04 mai 2025.  
https://eufordigital.eu/wp-content/uploads/2020/04/communication-shaping-europes-
digital-future-feb2020_en_4.pdf  
Euroopa Komisjon, (2024). AI Act enters into force. Kasutatud 05. mai 2025  
https://commission.europa.eu/news/ai-act-enters-force-2024-08-
01_en#:~:text=On%201%20August%202024%2C%20the,and%20deployment%20in%20
the%20EU  
Euroopa Komisjon, (2025a). High-level expert group on artificial intelligence. Kasutatud 04. mai  
2025 https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/expert-group-ai  
Euroopa Komisjon, (2025b). Coordinated Plan on Artificial Intelligence. Kasutatud 04. mai 2025  
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/plan-
ai#:~:text=The%20Coordinated%20Plan%20on%20Artificial%20Intelligence%20(AI)%
20was%20published%20in,Europe's%20potential%20to%20compete%20globally.  
Euroopa Komisjon, (2025c). AI Act. Kasutatud 04 mai 2025.  
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-
ai#:~:text=are%20classified%20as%20high,cases%20include  
Euroopa Parlament, (2023). EU AI Act: first regulation on artificial intelligence. Kasutatud 20  
aprill  2025  https://www.europarl.europa.eu/topics/en/article/20230601STO93804/eu-ai-
act-first-regulation-on-artificial-intelligence#ai-regulation-in-europe-the-first-
comprehensive-framework-4  
EUROOPA PARLAMENDI JA NÕUKOGU MÄÄRUS (EL) 2024/1689, 13. juuni 2024, millega  
nähakse ette tehisintellekti käsitlevad ühtlustatud õigusnormid ning muudetakse määruseid 
(EÜ) nr 300/2008, (EL) nr 167/2013, (EL) nr 168/2013, (EL) 2018/858, (EL) 2018/1139 
ja  (EL)  2019/2144  ning  direktiive  2014/90/EL,  (EL)  2016/797  ja  (EL)  2020/1828 
(tehisintellekti käsitlev määrus) 

49 
 
EU Artificial Intelligence Act, (2025). Small Businesses’ Guide to the AI Act. Kasutatud 13 mai  
2025 https://artificialintelligenceact.eu/small-businesses-guide-to-the-ai-act/  
Ettepanek: EUROOPA PARLAMENDI JA NÕUKOGU MÄÄRUS 2021/0106, 21. aprill 2021,  
millega  nähakse  ette  tehisintellekti  käsitlevad  ühtlustaud  õigusnormid  (tehisintellekti 
õigusakt) ja muudetakse teatavaid Liidu õigusakte. 
Exec. Order No. 14105, (2023). Kasutatud 25. aprill 2025  
https://www.govinfo.gov/content/pkg/CFR-2015-title3-vol1/pdf/CFR-2015-title3-vol1-
eo13676.pdf  
Exec. Order No. 13859, (2019). Kasutatud 04. mai 2025.  
https://www.federalregister.gov/documents/2019/02/14/2019-02544/maintaining-
american-leadership-in-artificial-intelligence  
Exec. Order No. 14110, (2023). Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial  
Intelligence.  Kasutatud  04  mai  2025. 
https://www.federalregister.gov/documents/2023/11/01/2023-24283/safe-secure-and-
trustworthy-development-and-use-of-artificial-intelligence  
EY Global. (2023). G7 AI Principles and Code of Conduct. Kasutatud 13. mai 2025  
https://www.ey.com/en_gl/insights/ai/g7-ai-principles-and-code-of-conduct  
Fjeld, J., Achten, N., Hilligoss, H., Nagy, A. C., & Srikumar, M. (2020). Principled Artificial  
Intelligence: Mapping Consensus in Ethical and Rights-Based Approaches to Principles 
for AI. Berkman Klein Center for Internet & Society. Berkman Klein Center Research 
Publication  No.  2020-1  Kasutatud 
https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID3518482_code727672.pdf?abstractid
=3518482&mirid=1&type=2  
Folke, C., Hahn, T., Olsson, P., Norberg, J., (2005). Adaptive governance of social-ecological  
systems. Annual Review of Environment and Resources, 30, Lk 441–473. Kasutatud 03. 
mai 2025. https://doi.org/10.1146/annurev.energy.30.050504.144511  
Floridi, L. (2021). The European Legislation on AI: A brief analysis of its philosophical approach.  
Philosophy  &  Technology,  34,  lk  215–222.  Kasutatud  12.  mai  2025 
https://doi.org/10.1007/s13347-021-00460-9  
Freeman, C. (1987). Technology Policy and Economic Performance: Lessons from Japan. Pinter  
Publishers.  Lk  1-4.  Kasutatud  03.  mai  2025 
https://archive.org/details/technologypolicy00free/page/n5/mode/2up  
Fung, A., (2015). Putting the Public Back into Governance: The Challenges of Citizen  

50 
 
Participation  and  Its  Future.  Public  Administration  Review,  75(4),  lk  513–522. 
https://doi.org/10.1111/puar.12361  
Fung, A., Wright, O., E., (2001). Deepening Democracy: Innovations in Empowered Participatory  
Governance. Kasutatud 03. mai 2025 https://doi.org/10.1177/0032329201029001002 
Google DeepMind. (2024). Understanding AI. Kasutatud: 25 aprill 2025  
https://www.deepmind.com/  
Gulley, A., Hilliard, A., (2024). Lost in Transl(A)t(I)on: Differing Definitions of AI [Updated].  
Kasutatud 25. aprill 2025. https://www.holisticai.com/blog/ai-definition-comparison  
Hagerty, A., Rubinov, I. (2019), PhD Global AI Ethics: A Review of the Social Impacts and  
Ethical  Implications  of  Artificial  Intelligence.  Kasutatud:  20.  aprill  2025.  
https://doi.org/10.48550/arXiv.1907.07892  
Harvard Law Review. (2025). Co-Governance and the Future of AI Regulation. Harward law  
Review 138(6),  1609–1636.  https://harvardlawreview.org/print/vol-138/co-governance-
and-the-future-of-ai-regulation/   
H.R.2575 — 116th Congress, (2019-2020). AI in Government Act of 2020. Kasutatu 04. mai 2025  
https://www.congress.gov/bill/116th-congress/house-bill/2575/text  
H.R.3369 – 118th Congress, (2023-2024). Artificial Intelligence Accountability Act or the AI  
Accountability  Act.  Kasutatud  04  mai  2025.  https://www.congress.gov/bill/118th-
congress/house-bill/3369  
IEEE. (2024). IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems. Kasutatud:  
25. aprill 2025 https://ethicsinaction.ieee.org/. 
Jillson, E., (2021). Aiming for truth, fairness, and equity in your company’s use of AI. Kasutatus  
12  mai  2025  https://privacysecurityacademy.com/wp-content/uploads/2021/04/Aiming-
for-truth-fairness-and-equity-in-your-companys-use-of-AI.pdf  
Jin, N. (2025). AI Innovation Ecosystems: A Conceptual Framework and Research Agenda. 
https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5179461  
Lee, R. G., & Petts, J. (2013). Adaptive Governance for Responsible Innovation. In R. Owen, J.  
Bessant  &  M.  Heintz  (Eds.),  Responsible  Innovation. lk  143-164.  Wiley. 
https://doi.org/10.1002/9781118551424.ch8  
Leonard, M., (2018). Government leans into machine learning. Kasutatud 05. mai 2025.  
https://www.route-fifty.com/emerging-tech/2018/08/government-leans-into-machine-
learning/292266/#:~:text=,basic%20research%20and%20applied%20research  
Levi-Faur, D. (2005). The Global Diffusion of Regulatory Capitalism. The ANNALS of the  

51 
 
American Academy of Political and Social Science 2005 598: 12. lk 12-32. kasutatud 03. 
mai 2025. https://doi.org/10.1177/0002716204272371  
Levi-Faur, D. (2011). Regulation and Regulatory Governance. In D. Levi-Faur (Ed.), Handbook  
on  the  Politics  of  Regulation.  Edward  Elgar  Publishing  Limited. 
https://books.google.ee/books?hl=en&lr=&id=KOKtKzEyQlYC&oi=fnd&pg=PR3&ots=
o8HLwaYGNt&sig=FmFyopOHtw4xlhwKb4_5OV1r5kg&redir_esc=y#v=onepage&q&
f=false  
Lundvall, B. Å. (1992). National Systems of Innovation: Toward a Theory of Innovation and  
Interactive  Learning.  Anthem  Press. 
https://books.google.ee/books/about/National_Systems_of_Innovation.html?id=iDXGwa
cw-4oC&redir_esc=y  
Luckin, R. (2018). Machine Learning and Human Intelligence. Kasutatud: 25. aprill 2025.  
https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10178695/1/Machine%20Learning%20and%20Huma
n%20Intelligence.pdf  
Majone, G. (1997). From the Positive to the Regulatory State: Causes and Consequences of  
Changes in the Mode of Governance. Journal of Public Policy, Vol. 17, No. 2 (May - Aug., 
1997),  pp.  139-167. 
https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&type=pdf&doi=c289a8d27ae735dfc79
462dc457a7abdf788c6f3  
Martinez, R. (2018). Artificial intelligence: Distinguishing between types & definitions. Nevada  
Law  Journal  1015. 
https://scholars.law.unlv.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1799&context=nlj  
McCarthy, J., Minsky, M, L., Rochester, N., and Shannon, C. E. (1955). Proposal for the  
Dartmouth summer research project on artificial intelligence. Kasutatud 25. aprill 2025 
http://jmc.stanford.edu/articles/dartmouth/dartmouth.pdf. 
Miller, T. (2019). Artificial Intelligence. Explanation in artificial intelligence: Insights from the  
social  sciences.  Artificial  Intelligence  267  (2019)  1–38. 
https://doi.org/10.1016/j.artint.2018.07.007  
Mirishli, E. (2023). Ethical Implications of AI in Data Collection: Balancing Innovation  
with Privacy. Kasutatud 05. mai 2025 https://doi.org/10.36719/2706-6185/38/40-55  
National Science and Technology Council Committee on Technology (2016). Preparing for the  
future  of  artificial  intelligence.  Kasutatud  04.  mai  2025. 
https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp
/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf 

52 
 
NIST. (2023). Artificial Intelligence Risk Managment Framework (AI RMF 1.0). 25. aprill 2025  
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-1.pdf  
OECD. (2019). Artificial Intelligence & Responsible Business Conduct. Kasutatud 25. aprill 2025  
https://mneguidelines.oecd.org/RBC-and-artificial-intelligence.pdf 
OECD. (2021). Recommendation of the Council for Agile Regulatory Governance to Harness  
Innovation.  OECD  Legal  Instrument  No.  0464. 
https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0464 .   
Office of Science and Technology Policy, (2021). The White House Launches the National  
Artificial  Intelligence  Initiative  Office.  Kasutatud  04.  mai  2025. 
https://trumpwhitehouse.archives.gov/briefings-statements/white-house-launches-
national-artificial-intelligence-initiative-office/  
OpenAI (2022). Introducing ChatGPT. Kasutatud: 10. aprill 2025  
https://openai.com/index/chatgpt/  
OpenAI. (2024). Mission & Research Goals. Kasutatud: 25. aprill 2025  
https://openai.com/research  
Padín, A., (2024). Regulating AI in the EU, US and OECD: the difficult balance between security  
and  driving  innovation.  Kasutatud  25  aprill  2025. 
https://www.garrigues.com/en_GB/garrigues-digital/regulating-ai-eu-us-and-oecd-
difficult-balance-between-security-and-driving  
Podemska-Mikluch, M., (2021). Forgone Innovation: Regulatory Lock-in and Elimination of  
Economic Niches. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3937605  
Reed, C. (2018). How should we regulate artificial intelligence?. Philosophical Transactions of  
the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering SciencesVolume 376, Issue 
2128. https://doi.org/10.1098/rsta.2017.0360  
Renda, A., Engler, A., (2023). What´s in a name? Getting the definition of Artificial Intelligence  
right  in  the  EU’s  AI  Act.  Kasutatud  25  aprill  2025.  https://cdn.ceps.eu/wp-
content/uploads/2023/02/CEPS-Explainer-2023-02_Definition-of-AI-right-in-the-EUs-
AI-
Act.pdf#:~:text=Finally%2C%20one%20important%20advantage%20of,Aligning%20def
initions%20and%20scopes%20with  
Reuel, A., & Undheim, T. A. (2024). Generative AI Needs Adaptive Governance.  
https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.04554  
Russell, S., Norvig, P., (2009). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson Education,  

53 
 
3rd  edition.  Lk  1-5.  http://repo.darmajaya.ac.id/5272/1/Artificial%20Intelligence-
A%20Modern%20Approach%20%283rd%20Edition%29%20%28%20PDFDrive%20%2
9.pdf  
Ruschemeier, H. (2023). AI as a challenge for legal regulation – The scope of application of the  
Artificial  Intelligence  Act  proposal.  ERA  Forum  (2023)  23:361–376  
https://doi.org/10.1007/s12027-022-00725-6  
S.3050 — 118th Congress (2023-2024). Artificial Intelligence Advancement Act of 2023.  
Kasutatud  04.  mai  2025. https://www.congress.gov/bill/118th-congress/senate-
bill/3050/text  
S.3162 — 118th Congress (2023-2024). TEST AI Act of 2024. Kasutatud 04 mai 2025.  
https://www.congress.gov/bill/118th-congress/senate-bill/3162  
Sargiotis, D. (2024). Smart Infrastructure for Sustainable Energy Consumption: Leveraging AI  
and  Big  Data. 
https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4789747  
Scherer, M., U. (2016). Regulating Artificial Intelligence systems; Risks, Challenges,  
Competencies, and Strategies. Harvard Journal of Law & Technology Volume 29, Number 
2 Spring. http://euro.ecom.cmu.edu/program/law/08-732/AI/Scherer.pdf  
Schechner, S., Meichtry, S. (2025). Vance warns U.S. allies to keep AI regulation light. Kasutatud  
13.  mai  2025  https://www.wsj.com/tech/ai/vance-warns-u-s-allies-to-keep-ai-regulation-
light-aa33c008  
Schildkraut, P., J., Gutermuth, A., Roussanov, A., Gillotte, J., (2023). Europe’s AI Act Moves  
Forward: What’s Happened, What’s Next, and How to Prepare for Compliance. Kasutatud 
25. aprill 2025 https://www.arnoldporter.com/en/perspectives/advisories/2023/01/europe-
ai-act-moves-
forward#:~:text=The%20EC%20Proposal%20defined%20AI,generally%20considered%2
0to%20be%20AI  
Schot, J., & Steinmueller, W. E. (2018). Three frames for innovation policy: R&D, systems of  
innovation  and  transformative  change.  Research  Policy,  47(9),  Lk.  1554–1567. 
https://doi.org/10.1016/j.respol.2018.08.011  
Skogstad, A., Einarsen, S., Torsheim, T., Aasland, M. S., & Hetland, H. (2007). The  
destructiveness  of  laissez-faire  leadership  behavior.  Journal  of  Occupational  Health 
Psychology,  12(1),  lk  80–92.  https://leadership.wei-
sen.de/pdf/ThedestructivenessofLaissez-faireLeadershipBehavior.pdf  
Smuha, N. A., Ahmed-Rengers, E., Harkens, A., Li, W., MacLaren, J., Piselli, R., & Yeung, K.  

54 
 
(2021). How the EU  can achieve legally  trustworthy AI: A response to the European 
Commission’s  proposal  for  an  Artificial  Intelligence  Act. 
https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3899991   
Spies, A. 2023. EU AI Act: Institutions Debate Definition of AI. Legal Insights Germany.  
Kasutatud  25  aprill.  2025  https://www.morganlewis.com/pubs/2023/09/eu-ai-act-
institutions-debate-definition-of-
ai#:~:text=Numerous%20studies%20on%20the%20definition,face%20of%20rapid%20te
chnological%20change 
Stilgoe, J. (2018). Machine Learning, Social Learning and the Governance of Self-Driving Cars.  
Social Studies of Science, 48(1), Lk 25–56. https://doi.org/10.1177/0306312717741687  
Taeihagh, A. (2021). Governance of Artificial Intelligence. Policy & Society, 40(2), 137–157.  
https://doi.org/10.1080/14494035.2021.1928377  
Turing, A., M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind, New Series, Vol. 59, No.  
236 –460,  https://phil415.pbworks.com/f/TuringComputing.pdf  
The White House. (2016). The Administration’s Report on the Future of Artificial Intelligence.  
Kasutatud  25.  aprill  2025. 
https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2016/10/12/administrations-report-future-
artificial-intelligence  
The White House. (2022). Blueprint for an AI Bill of Rights. Kasutatud 25. aprill 2025  
https://bidenwhitehouse.archives.gov/ostp/ai-bill-of-rights/  
The White House. (2025). Removing Barriest to American Leadership in Artificial Intelligence.  
Kasutatud:  21.  aprill  2025  https://www.whitehouse.gov/presidential-
actions/2025/01/removing-barriers-to-american-leadership-in-artificial-intelligence/  
UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO Publishing.  
Kasutatud 03. mai 2025 https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455  
UNESCO. (2023). Ethical Impact Assessment. Kasutatud 13. mai 2025  
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386276  
United States Code (15 USC §9401). Kasutatud 25. aprill 2025  
https://uscode.house.gov/view.xhtml?req=(title:15%20section:9401%20edition:prelim)#:
~:text=3502(5).,influencing%20real%20or%20virtual%20environments  
Veale, M., & Zuiderveen Borgesius, F. J. (2021). Demystifying the Draft EU Artificial Intelligence  
Act.  Computer  Law  Review  International,  22(4),  lk  97–112. 
https://arxiv.org/pdf/2107.03721  
Wang, P. (2019). On defining artificial intelligence. Journal of Artificial General Intelligence  

10(2) 1-37, 201. https://intapi.sciendo.com/pdf/10.2478/jagi-2019-0002

Walter, Y., (2024). Managing the race to the moon: Global policy and governance in Artifcial

Intelligence regulation—A contemporary overview and an analysis of socioeconomic

consequences. Discover Artificial Intelligence.

https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s44163-024-00109-4.pdf

Zaidan, E., & Ibrahim, I. A. (2024). AI Governance in a Complex and Rapidly Changing

Regulatory Landscape: A Global Perspective. Humanities and Social Sciences

Communications, 11, Article 1121. https://doi.org/10.1057/s41599-024-03560-x

15 USC §9401 (3), (2025). Definitions. Kasutatud 25. aprill 2025.

https://uscode.house.gov/view.xhtml?req=(title:15%20section:9401%20edition:prelim)#s

ourcecredit

0 views·55 pages

TEHISINTELEKT JA REGULATSIOON: USA JA EUROOPA LIIDU REGULATSIOONI VÕRDLLEV JUHTUMIANALÜÜS PDF Free Download

TEHISINTELEKT JA REGULATSIOON: USA JA EUROOPA LIIDU REGULATSIOONI VÕRDLLEV JUHTUMIANALÜÜS PDF free Download. Think more deeply and widely.

Uploaded by j_bates on 3/4/2026

/55

100%

TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL

Majandusteaduskond

Hans Christian Ende

TEHISINTELLEKT JA REGULATSIOON: USA JA EUROOPA LIIDU

REGULATSIOONI VÕRDLEV JUHTUMIANALÜÜS

Magistritöö

Õppekava avaliku sektori juhtimine ja innovatsioon

Juhendaja: Dr. Erkki Karo

Tallinn 2025

Deklareerin, et olen koostanud lõputöö iseseisvalt ja

olen viidanud kõikidele selle koostamisel kasutatud

teiste autorite töödele, olulistele seisukohtadele ja andmetele,

ning ei ole esitanud sama tööd varasemalt ainepunktide saamiseks.

Töö pikkuseks on 10032 sõna sissejuhatusest kuni kokkuvõtte lõpuni.

Hans Christian Ende (allkirjastatud digitaalselt) 22.05.2025

LÜHIKOKKUVÕTE

Magistritöö käsitleb tehisintellekti (TI) regulatsiooni USA-s ja Euroopa Liidus, keskendudes

nende lähenemisviiside võrdlusele. Töö eesmärk on analüüsida, kuidas erinevad regulatiivsed

raamistikud mõjutavad innovatsiooni, usaldust ja vastutustundlikku TI arendust. Uurimistöö

lähtub kolmest uurimisküsimusest: kuidas kujundada tasakaalustatud regulatsioone, kuidas vältida

innovatsiooni lämmatamist ja kuidas edendada interdistsiplinaarset koostööd regulatsioonide

kujundamisel.

Töö tugineb kolmest teooriast koosnevale teoreetilisele raamistikule: regulatiivse halduse teooria,

innovatsioonisüsteemide teooria ja kohanemisvõimelise osalusjuhtimise teooria. Meetodina

kasutatakse võrdlevat juhtumianalüüsi, keskendudes EL-i TI määrusele ja USA detsentraliseeritud

lähenemisele TI reguleerimisel.

Töö tulemusena selgub, et EL rakendab siduvat ja riskipõhist lähenemist, rõhudes põhiõiguste

kaitsele ja läbipaistvusele, samas kui USA keskendub paindlikule, sektoripõhisele ja innovatsiooni

soosivale juhtimisele. Töö järeldab, et tulemuslik TI regulatsioon peaks kombineerima mõlema

mudeli tugevused EL-i selgus ja USA paindlikkus ning põhinema koostööl, pideval kohandamisel

ja sidusrühmade kaasamisel.

Võtmesõnad: Tehisintellekt, Regulatsioon, Innovatsioon, Euroopa Liit, Ameerika Ühendriigid


 
SISUKORD   
LÜHIKOKKUVÕTE ...................................................................................................................... 3 
SISUKORD ..................................................................................................................................... 4 
SISSEJUHATUS ............................................................................................................................. 6 
1. Taust ja tähtsus ..................................................................................................................... 6 
2. Geopoliitiline kontekst ......................................................................................................... 7 
REGULATIIVSED LÄHENEMISED: USA JA EL................................................................... 9 
1. Tehisintellekti määratlemise keerukus ja selle mõju regulatsioonile ................................... 9 
2. EL-i TI määruse definitsioon .............................................................................................. 10 
3. USA TI defineerimine ........................................................................................................ 11 
4. USA ja EL-i definitsioonide võrdlus .................................................................................. 12 
METOODIKA ........................................................................................................................... 14 
TEOREETILINE RAAMISTIK ................................................................................................ 15 
1. Regulatiivse halduse teooria ............................................................................................... 15 
2. Innovatsioonisüsteemide teooria ........................................................................................ 17 
3. Kohanemisvõimelise osalusjuhtimise teooria vaatenurk .................................................... 19 
USA JA EL-I REGULATIIVSETE KESKKONDADE VÕRDLUS ....................................... 23 
1. Ajalooline ülevaade TI regulatsioonist ............................................................................... 23 
1.1. USA TI reguleerimise ajaloo lühiülevaade ................................................................. 23 
1.2. Euroopa Liidu TI regulatsiooni ajaloo lühiülevaade. .................................................. 24 
2. Kultuurilised regulatiivsed eripärad: EL-i ennatlikult vs USA ise reguleeriv lähenemine 25 
2.1. Peamised erisused ja sarnasused TI reguleerimises .................................................... 26 
VÕRDLEV JUHTUMIANALÜÜS: EL-I TI MÄÄRUS JA USA TI REGULATSIOON ....... 28 
1. EL-i TI määruse analüüs .................................................................................................... 28 
1.1. Riskiklassifikatsioon ja selle õiguslik siduvus ............................................................ 28 
1.2. Läbipaistvusnõuded ja selgitavatus ............................................................................. 29 
2.3. Üldotstarbeliste mudelite reguleerimine ...................................................................... 30 
2.4. Järelevalve ja jõustamismehhanismid ......................................................................... 30 
2.5. Mõju erinevatele sidusrühmadele ................................................................................ 30 
2.6. Kokkuvõte ................................................................................................................... 31 
2. USA TI regulatsiooni analüüs ............................................................................................ 32 
2.1. NIST AI Riskijuhtimise Raamistik.............................................................................. 33 


 
2.2. Sektori- ja agentuuripõhised juhised ........................................................................... 33 
3. Võrdlev analüüs ELi ja USA lähenemisest vastavalt võrdluskategooriatele ..................... 33 
3.1. Riskiklassifikatsioon .................................................................................................... 33 
3.2. Läbipaistvus ja selgitavatus ......................................................................................... 34 
3.3. Üldotstarbeline tehisintellekt ....................................................................................... 34 
3.4. Järelevalve ja jõustamine ............................................................................................. 35 
3.4. Järelevalvestruktuur ..................................................................................................... 35 
3.5. Mõju sidusrühmadele .................................................................................................. 35 
4. Kuidas edasi? Lähenemine või eemaldumine TI poliitikas? .......................................... 36 
TRANSATLANTILINE LÄHENEMINE TEHISINTELLEKTI VALITSEMISELE ............. 38 
1. Institutsiooniline ülesehitus ja kohandus ............................................................................ 39 
2. Transatlantiline kooskõlastamine ....................................................................................... 39 
3. Ideaalse maailma hübriidstsenaarium: EL ja USA parimate praktikate ühendamine ........ 40 
KOKKUVÕTE .............................................................................................................................. 42 
SUMMARY .................................................................................................................................. 44 
KASUTATUD ALLIKATE LOETELU ....................................................................................... 46 
 
   